[发明专利]一种恶性肿瘤文献获取方法及装置在审

专利信息
申请号: 202011630994.7 申请日: 2020-12-31
公开(公告)号: CN112667781A 公开(公告)日: 2021-04-16
发明(设计)人: 杨风雷;张秀梅;姚达 申请(专利权)人: 北京万方数据股份有限公司
主分类号: G06F16/33 分类号: G06F16/33;G06F16/335;G06F40/211;G06F40/247;G06N20/00
代理公司: 北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙) 11463 代理人: 荣颖佳
地址: 100038*** 国省代码: 北京;11
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 恶性肿瘤 文献 获取 方法 装置
【权利要求书】:

1.一种恶性肿瘤文献获取方法,其特征在于,包括:

获取用户输入的搜索语句,并对所述搜索语句进行目标信息解析,将目标信息填入目标格式化模板;所述目标格式化模板包括目标信息以及目标信息之间的关联信息;所述目标信息包括文献特征和乳腺癌特征;

针对所述目标格式化模板中的每项目标信息,进行检索词匹配,得到每项目标信息对应的目标检索词;

根据所述目标检索词以及所述关联信息,构建目标文献检索表达式;

根据所述目标文献检索表达式,从目标数据库组获取初步检索文献;所述目标数据库组是根据目标信息从多个预设数据库组中匹配得到的;

将所述初步检索文献输入文献过滤模型中进行文献筛选,得到目标文献。

2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述文献特征包括文献类型、文献期刊、文献发表时间、文献作者、作者单位、作者国家;

所述乳腺癌特征包括人群、组织学类型、肿瘤分期、分子分型、突变基因、伴随症状、影像、治疗、护理、预后。

3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述针对所述目标格式化模板中的每项目标信息,进行检索词匹配,得到每项目标信息对应的目标检索词,包括:

针对所述目标格式化模板中的每项目标信息,进行检索词匹配,得到基本检索词;

针对每个所述基本检索词,进行检索词扩展匹配,得到每个目标检索词对应的扩展检索词;所述扩展检索词包括同义词、上位词和下位词;

将每项目标信息对应的基本检索词及对应的扩展检索词确认为该目标信息对应的目标检索词。

4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据所述目标检索词以及所述关联信息,构建目标文献检索表达式,包括:

将每项目标信息对应的所有目标检索词取并集,得到该项目标信息对应的单项检索表达式;

根据所述关联信息,将目标信息对应的单项检索表达式进行所述关联信息对应的组合操作,得到乳腺癌检索表达式;所述组合操作包括取交集和取并集;

将携带有关键信息标记的目标信息取并集,得到关键信息检索表达式;

将所述目标信息中的所有文献特征项取交集,得到文献特征检索表达式;

将所述乳腺癌检索表达式与所述关键信息检索表达式的并集,和所述文献特征检索表达式取交集,得到目标文献检索表达式。

5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,在获取用户输入的搜索语句,并对所述搜索语句进行目标信息解析,将目标信息填入目标格式化模板之后,还包括:

基于神经网络算法和随机森林算法构建待训练模型;

以训练文献的标题、摘要、关键词、期刊名称作为输入,研究类型作为输出,对所述待训练模型进行第一训练;

以训练文献的聚类标签、标题、摘要、关键词和期刊名称作为输入,内容主题类型作为输出,对第一训练后的所述待训练模型进行第二训练,得到文献过滤模型。

6.一种恶性肿瘤文献获取装置,其特征在于,包括:

解析模块,用于获取用户输入的搜索语句,并对所述搜索语句进行目标信息解析,将目标信息填入目标格式化模板;所述目标格式化模板包括目标信息以及目标信息之间的关联信息;所述目标信息包括文献特征和乳腺癌特征;

匹配模块,用于针对所述目标格式化模板中的每项目标信息,进行检索词匹配,得到每项目标信息对应的目标检索词;

表达式模块,用于根据所述目标检索词以及所述关联信息,构建目标文献检索表达式;

检索模块,用于根据所述目标文献检索表达式,从目标数据库组获取初步检索文献;所述目标数据库组是根据目标信息从多个预设数据库组中匹配得到的;

筛选模块,用于将所述初步检索文献输入文献过滤模型中进行文献筛选,得到目标文献。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京万方数据股份有限公司,未经北京万方数据股份有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202011630994.7/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top