[發明專利]面向微創醫療領域文本摘要生成方法及裝置

在審

• 申請號: 201711148374.8
• 申請日: 2017-11-17
• 公開（公告）號: CN107832300A
• 公開（公告）日: 2018-03-23
• 發明（設計）人: 孫曉;曹馨月;丁帥;楊善林;傅強;張林
• 申請（專利權）人: 合肥工業大學;合肥德銘電子有限公司
• 主分類號: G06F17/27
• 分類號: G06F17/27;G06F17/30;G16H10/60
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司11002
• 代理人: 王瑩,余罡

1.一種面向微創醫療領域文本摘要生成方法，其特征在于，包括：

將病歷文本通過預設的模型進行向量轉換，得到所述文本的語義向量和語序向量，將所述語義向量以及所述語序向量進行求和平均運算，得到第一向量；

將所述第一向量輸入到編碼器中進行去重簡化處理，得到包含語義和語序的特征向量X；

將所述特征向量X輸入到解碼器中，根據特征向量X的每一個元素x_i對應生成初始摘要向量Y中的各個元素y_i，其中每一個元素y_i+1均是根據元素y_i以及元素x_i所對應的正常概率h_i來確定的；

將生成的初始摘要向量Y與預設的標準摘要集中的人工摘要向量Z進行比較，并在比較結果通過時將所述初始摘要向量Y作為所述病歷文本的摘要進行輸出。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將病歷文本通過預設的模型進行向量轉換，得到所述文本的語義向量和語序向量，包括：

將病歷文本通過預設的word embedding模塊利用word2vec工具進行映射處理，得到維度低于預設維度的語義向量和語序向量。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述第一向量輸入到編碼器中進行去重簡化處理，得到包含語義和語序的特征向量X，包括：

將所述第一向量通過經典的卷積層和兩層遞歸LSTM相結合的編碼器進行去重簡化處理，得到包含語義和語序的特征向量X。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，將所述特征向量X輸入到解碼器中，根據特征向量X的每一個元素x_i對應生成初始摘要向量Y中的各個元素y_i，包括：

將所述特征向量X＝{x₁,x₂,…,x_M}輸入到解碼器中，基于下式獲得初始摘要向量Y：

y_i+1＝argmax_y'P(y'|{y₁,y_2,,...,y_i,c_i+1},X；θ)

其中，c_i+1用于表示生成y_i時所需考慮的上下文情況，且：

ci+1=Σt=1Mαti+1ht;]]>

表示生成不同單詞時解碼器在不同輸入詞語上的注意力權值，且

αti+1=exp(ht·hyi+1)Σj=1Mexp(ht·hyi+1);]]>

θ用于表示需要學習的模型參數；

P＝(Y|X；θ)用于表示條件概率。