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申请/专利权人：云知声智能科技股份有限公司
摘要：本发明提供了病历文本中疾病和症状阴阳性的判断方法及装置，所述判断方法包括：获取目标病历文本中疾病实体和症状实体及对应的上下文信息；基于所述疾病实体和症状实体及对应的上下文信息，判断目标病历文本中疾病实体和症状实体的阴阳性。本发明提供的技术方案可以避免依靠模板和词典方法受限于模板和词典规模、不能处理未预先定义情况的问题，同时也可以通过增加语料、更新训练两个阶段的模型来持续地提升判断的精确度。
主权项：1.病历文本中疾病和症状阴阳性的判断方法，其特征在于，所述判断方法包括：获得实体识别模型；获得时间段切分模型；使用所述实体识别模型对目标病历文本进行预测，获得疾病实体和症状实体；使用时间段切分模型对所述目标病历文本进行切分，将预测连续的时间段开头部分和时间段中间部分作为一个时间段中的文本内容；所述目标病历文本由不同的时间段的文本组成；在所述目标病历文本中搜索所述疾病实体和症状实体；其中，所述疾病实体和症状实体分别存在于对应文本中；将疾病实体及其对应文本和症状实体及其对应文本作为文本对，分别作为疾病实体及其对应的上下文信息和症状实体及其对应的上下文信息;对所述疾病实体及其对应上下文信息和症状实体及其对应的上下文信息进行标注，获得疾病实体和症状实体的阴阳性信息，构建判断疾病实体和症状实体阴阳性的训练数据；所述标注的标签包括阳性、阴性和无法判断；利用病历文本，获得预训练语言模型；利用所述预训练语言模型，对构建的训练数据进行精调，获得目标病历文本中疾病实体和症状实体的阴阳性结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 云知声智能科技股份有限公司 病历文本中疾病实体和症状实体阴阳性的判别方法及装置
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