[发明专利]医学知识图谱构建方法、装置、服务器及存储介质在审
| 申请号： | 201811129838.5 | 申请日： | 2018-09-27 |
| 公开（公告）号： | CN109284396A | 公开（公告）日： | 2019-01-29 |
| 发明（设计）人： | 沈颖;雷凯;司尚春 | 申请（专利权）人： | 北京大学深圳研究生院 |
| 主分类号： | G06F16/36 | 分类号： | G06F16/36;G06F17/27 |
| 代理公司： | 北京三高永信知识产权代理有限责任公司 11138 | 代理人： | 徐立 |
| 地址： | 518055 广东省深圳市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种医学知识图谱构建方法、装置、服务器及存储介质，属于人工智能领域。所述方法包括：获取文本数据并对文本数据进行预处理，得到训练数据集；采用所述训练数据集进行神经网络训练，得到面向医学文本的同义实体学习模型；采用所述训练数据集进行神经网络训练，得到面向医学文本的关系抽取模型；通过所述同义实体学习模型和所述关系抽取模型从利用医学文本数据中获取同义实体和实体间关系，得到医学知识图谱。该医学知识图谱构建方法通过构建的模型自动化完成，无需通过人工对海量医学数据进行标注来获得，省时省力。 | ||
| 搜索关键词： | 医学知识 训练数据集 图谱构建 文本数据 神经网络训练 存储介质 关系抽取 医学 服务器 预处理 文本 人工智能领域 实体间关系 医学数据 构建 省时 省力 标注 图谱 自动化 学习 | ||
【主权项】：
1.一种医学知识图谱构建方法，其特征在于，所述方法包括：获取文本数据并对文本数据进行预处理，得到训练数据集；采用所述训练数据集进行神经网络训练，得到面向医学文本的同义实体学习模型；采用所述训练数据集进行神经网络训练，得到面向医学文本的关系抽取模型；通过所述同义实体学习模型和所述关系抽取模型从利用医学文本数据中获取同义实体和实体间关系，得到医学知识图谱。
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