[發明專利]醫學術語識別方法、裝置和電子設備

在審

• 申請號: 201911364148.2
• 申請日: 2019-12-26
• 公開（公告）號: CN111160012A
• 公開（公告）日: 2020-05-15
• 發明（設計）人: 趙蒙海
• 申請（專利權）人: 上海金仕達衛寧軟件科技有限公司
• 主分類號: G06F40/216
• 分類號: G06F40/216;G06F40/289;G06F40/30
• 代理公司: 杭州凌通知識產權代理有限公司 33316
• 代理人: 王瓊

1.一種醫學術語識別方法，其特征在于，所述方法包括：

對待識別詞語進行分詞，得到特征詞；

對所述特征詞進行詞語識別，得到所述待識別詞語的字符特征；

對所述特征詞進行語義識別，得到所述待識別詞語的語義特征，所述語義特征用于表征所述待識別詞語在對應的目標醫學領域中的特征；

基于所述字符特征和所述語義特征，確定所述待識別詞語對應的標準詞。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述字符特征和所述語義特征，確定所述待識別詞語對應的標準詞，包括：

采用預學習的詞模型，對所述字符特征進行匹配，得到表征所述待識別詞語與目標詞語之間相似度的第一匹配結果；

采用預學習的語義模型，對所述語義特征進行匹配，得到表征所述待識別詞語與所述目標詞語在所述目標醫學領域中的相似度的第二匹配結果；

基于所述第一匹配結果和所述第二匹配結果，得到所述待識別詞語與所述目標詞語之間的綜合匹配結果；

在所述綜合匹配結果符合閾值的情況下，確定所述目標詞語為所述標準詞。

3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一匹配結果和所述第二匹配結果，得到所述待識別詞語與所述目標詞語之間的綜合匹配結果，包括：

根據所述第一匹配結果、所述第二匹配結果和權重值，得到所述綜合匹配結果，所述權重值為所述第一匹配結果占所述綜合匹配結果的權重或所述第二匹配結果占所述綜合匹配結果的權重。

4.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

獲取第一訓練數據，所述第一訓練數據包括多個地區的醫學術語；

基于所述第一訓練數據，得到所述詞模型。

5.如權利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一訓練數據，得到所述詞模型，包括：

對所述第一訓練數據的醫學術語進行分詞，確定醫學術語的字符特征；

基于所述醫學數據的字符特征，確定所述詞模型。

6.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

獲取第二訓練數據，所述第二訓練數據包括醫學資料，所述醫學資料包括在醫學領域的醫學術語；

基于所述醫學資料，識別所述醫學資料的醫學術語的上下文內容，所述上下文內容用于確定所述醫學資料的醫學術語的醫學領域；

基于所述醫學資料的醫學術語和對應的上下文內容，確定所述語義模型。

7.一種醫學術語識別裝置，其特征在于，所述裝置包括：

分詞模塊，用于對待識別詞語進行分詞，得到特征詞；

詞語識別模塊，用于對所述特征詞進行詞語識別，得到所述待識別詞語的字符特征；

語義識別模塊，用于對所述特征詞進行語義識別，得到所述待識別詞語的語義特征，所述語義特征用于表征所述待識別詞語在對應的目標醫學領域中的特征；

第一確定模塊，用于基于所述字符特征和所述語義特征，確定所述待識別詞語對應的標準詞。

8.一種電子設備，其特征在于，包括處理器、存儲器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，所述計算機程序被所述處理器執行時實現如權利要求1至6中任一項所述的方法的步驟。

9.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質上存儲計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1至6中任一項所述的方法的步驟。