欢迎来到中细软旗下技术转移平台

服务热线：400-9696-518

节能环保新能源新材料高端制造生物产业数字创意

免费询价在线咨询

专利号	2016108359011	专利名称	一种基于深度学习的中文电子病历概念抽取方法
专利类型	发明专利	国际分类	G06F40/253(2020.01),G16H10/60(2018.01),G06N3/08(2006.01)
申请人	北京工业大学	申请地址	100124北京市朝阳区平乐园100号
发明人	赵申荷	申请日期	2016-09-20
下证状态	已下证	更新时间	2026-09-13 17:18:22
专利摘要	本发明公开一种基于深度学习的中文电子病历概念抽取方法，包括：利用多层稀疏自动编码器的深层架构训练出目标词的上下文分布式特征，之后合并本身具有高级概念意义的实体特征——标记特征和词性特征为整体特征，将整体特征输入到深度信念网络中进行模型训练。比对样本的标记特征进行残差计算，通过有监督地微调，对整个深层架构的性能进行优化调整。本发明的方法充分利用了深度学习对特征进行深层优化的特点，同时加入了实体特征作为先验知识，在减少了对于人工特征依赖的同时，可提高分类和预测的准确性。

买卖双方需提供			平台提供	转让后买方可获得
	企业	个人	专利代理委托书专利权转让协议办理文件副本请求书发明人变更声明	专利证书手续合格通知书专利登记簿副本
买方	企业营业执照企业组织机构代码证	身份证
卖方	企业营业执照专利证书原件	身份证专利证书原件