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申请/专利权人：平安科技(深圳)有限公司
摘要：本发明涉及智能决策领域，公开一种疾病类别智能分析方法、装置、电子设备及存储介质，其方法包括：提取训练医疗文本中的关键信息，分析关键信息的语义和拓展信息，将拓展信息和关键信息进行向量转换后进行汇总，得到训练信息向量；对训练信息向量进行位置编码，得到初始信息向量，计算初始信息向量的候选疾病标签后，筛选出满足预设条件的疾病标签，得到分析疾病标签；根据真实疾病标签和分析疾病标签，计算疾病标签检测模型的损失值，以得到训练完成的疾病检测模型，利用训练完成的疾病标签检测模型检测疾病标签，得到初始疾病标签，并对所述初始疾病标签筛选，得到最终疾病标签。本发明可以提高疾病类别检测的准确性。
主权项：1.一种疾病类别智能分析方法，其特征在于，所述方法包括：获取训练医疗文本及其对应的真实疾病标签，并提取所述训练医疗文本中的关键信息，分析所述关键信息的信息语义，根据所述信息语义，挖掘所述关键信息的拓展信息，将所述拓展信息和所述关键信息进行向量转换后进行汇总，得到训练信息向量；利用预构建的疾病标签检测模型中的编码层对所述训练信息向量进行位置编码，得到初始信息向量，利用预构建的疾病标签检测模型中的标签计算模块计算所述初始信息向量的候选疾病标签，并计算所述候选疾病标签的梯度参数；根据所述梯度参数，利用预构建的疾病标签检测模型中的标签筛选模块从所述候选疾病标签中筛选出满足预设条件的疾病标签，得到分析疾病标签；根据所述真实疾病标签和所述分析疾病标签，计算所述疾病标签检测模型的损失值；在所述损失值不满足所述预设损失时，调整所述疾病标签检测模型的参数，并返回所述利用预构建的疾病标签检测模型中的编码层对所述训练信息向量进行位置编码，得到初始信息向量的步骤；在所述损失值满足所述预设损失时，得到训练完成的疾病检测模型，利用所述训练完成的疾病标签检测模型检测疾病标签，得到初始疾病标签，并利用预设的过滤器对所述初始疾病标签筛选，得到最终疾病标签。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 平安科技(深圳)有限公司 疾病类别智能分析方法、装置、电子设备及存储介质
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