[发明专利]信息提取方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种信息提取方法，其特征在于，包括：

将待提取的手术记录中的至少一个语句进行向量化处理，得到对应的至少一个向量化语句；

利用翻译模型对所述至少一个向量化语句进行翻译，以获取每个向量化语句对应的术式，每个向量化语句对应的术式为一个或多个；

利用序列标注模型对所述每个向量化语句对应的术式进行信息提取，以获取每个向量化语句对应的术式所对应的目标信息。

2.根据权利要求1所述的信息提取方法，其特征在于，任一术式对应的所述目标信息包括术式对应的耗材信息、药品信息、器械信息、ICD编码信息中的至少一种，所述方法还包括：

利用预设的标准术式信息，对所述每个向量化语句对应的术式所对应的目标信息进行验证；其中，所述标准术式信息包含多种术式对应的标准耗材信息、标准药品信息、标准器械信息、标准ICD编码信息中的至少一种；

在所述每个向量化语句对应的术式所对应的目标信息均通过验证的情况下，确定所述手术记录通过审核；

在所述任一向量化语句对应的任一术式所对应的目标信息未通过验证的情况下，输出未通过验证的术式，以及未通过验证的目标信息。

3.根据权利要求1所述的信息提取方法，其特征在于，所述将待提取的手术记录中的至少一个语句进行向量化处理，得到对应的至少一个向量化语句，包括：

对于所述手术记录中的第一语句进行整体化的向量化处理，得到第一向量；

将所述第一语句进行分词处理；

对所述第一语句分词后得到的各个词语进行向量化处理后进行合并，得到第二向量；

将所述第一向量以及所述第二向量进行拼接，得到所述第一语句对应的向量化语句。

4.根据权利要求3所述的信息提取方法，其特征在于，所述对所述第一语句分词后得到的各个向量进行向量化处理后进行合并，得到第二向量，包括：

将所述各个词语分别进行向量化处理，得到所述各个词语对应的词向量；

将所述每个词向量与对应的系数相乘，并将所述每个词向量与对应的系数的乘积进行求和，得到所述第二向量。

5.根据权利要求1所述的信息提取方法，其特征在于，所述翻译模型为注意力模型。

6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述翻译模型的训练方法包括：

获取多个手术记录样本，每个手术记录样本中包括至少一个样本语句，每个样本语句有已标记的至少一个术式；

对于多个手术记录样本中的每个手术记录样本，将所述手术记录样本中的至少一个样本语句进行向量化处理，得到对应的至少一个向量化语句；

将所述多个手术记录样本中每个样本语句对应的向量化语句作为输入数据，将每个样本语句已标记的至少一个术式作为验证数据，对初始翻译模型进行训练，以获得所述翻译模型。

7.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述序列标注模型的训练方法包括：

获取多个手术记录样本，每个手术记录样本中包括至少一个样本语句，每个样本语句有预先标记的一个或多个术式，以及与所述一个或多个术式对应的序列标注，所述序列标注用于表征所述样本语句中各个词语的属性信息；

将所述多个手术记录样本作为初始序列标注模型的输入数据，将所述多个手术记录样本中的每个样本语句对应的一个或多个术式对应的序列标注作为验证数据，对所述初始序列标注模型进行训练，以获得所述序列标注模型。

8.一种信息提取装置，其特征在于，包括：

处理模块，用于将待提取的手术记录中的至少一个语句进行向量化处理，得到对应的至少一个向量化语句；

翻译模块，用于利用翻译模型对所述至少一个向量化语句进行翻译，以获取每个向量化语句对应的术式，每个向量化语句对应的术式为一个或多个；

信息提取模块，用于利用序列标注模型对所述每个向量化语句对应的术式进行信息提取，以获取每个向量化语句对应的术式所对应的目标信息。