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龙图腾网恭喜成都中医药大学申请的专利基于命名实体对穴位配伍中各角色进行识别的方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119783676B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510279466.8，技术领域涉及：G06F40/295；该发明授权基于命名实体对穴位配伍中各角色进行识别的方法是由林薇;曾芳;尹涛;曹静雅;杨城浩设计研发完成，并于2025-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于命名实体对穴位配伍中各角色进行识别的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于命名实体对穴位配伍中各角色进行识别的方法，涉及对医案的穴位配伍进行识别的方法，包括：S1、搭建针灸治疗的文献数据库D；S2、对文献数据库D进行分析处理，通过自建的针灸穴位配伍数据集对每个穴位名进行表征；S3、基于PSO对针灸穴位配伍词典的一个子集进行超参数优化，以得到BiLSTM+CRF模型中的超参数配置，对整个文献数据库D进行训练和测试，得到穴位配伍识别模型；S4、对于任意一个穴位序列以及对应的标签序列，通过穴位配伍识别模型对各穴位在治疗对应疾病中的角色进行识别。本发明提供一种基于命名实体对穴位配伍中各角色进行识别的方法，具有精确度高、泛化能力强、智能化水平高和促进中医现代化的效果。

本发明授权基于命名实体对穴位配伍中各角色进行识别的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于命名实体对穴位配伍中各角色进行识别的方法，其特征在于，包括：S1、搜集相关病症的古代医案和针灸治疗的临床研究文献，搭建针灸治疗的文献数据库D；S2、基于对文献数据库D进行分析处理，以通过自建的针灸穴位配伍数据集对每个穴位名进行表征；S3、基于分段的PSO模型结构优化对针灸穴位配伍词典的一个子集进行超参数优化，以得到用于命名实体识别的BiLSTM+CRF模型中的超参数配置，对整个文献数据库D进行训练和测试，得到穴位配伍识别模型；S4、对于任意一个穴位序列以及对应的标签序列，所述穴位配伍识别模型通过下式对各穴位在治疗对应疾病中的角色进行识别： 上式中，P为两层LSTM神经网络的计算得分矩阵，表示针灸处方中第i个穴位名为第yi个角色标签的得分，σ表示逻辑回归中的sigmoid函数，A表示标签之间的转移概率矩阵，表示序列的第一个标签为yi的概率，Ɛ1、Ɛ2分别表示标签概率矩阵和标签得分的权重，且Ɛ1+Ɛ2=1；所述BiLSTM+CRF模型包括LSTM单元和Bi-LSTM单元；所述LSTM单元以针灸穴位配伍数据集z作为输入,通过引入动态门控机制、多头记忆耦合机构、层次化特征融合策略以及穴位功能特征，构建增强型动态神经记忆单元，所述LSTM单元更新和输出通过下式进行表征： 上式中，ht为LSTM单元在t时刻的输出，表示从自建词典中动态获取的编码穴位功能特征，C为LSTM记忆单元的值，it、ft、Ot、、Ct分别表示输入门、遗忘门、输出门、当前时刻记忆单元状态候选值以及状态值，Wc、Wi、Wf、Wo分别表示输入到记忆单元状态候选值、输入门、遗忘门、输出门的权重矩阵，表示K个独立的记忆头参数组，表示M个独立的输入门参数组，、、、表示可学习的门控参数向量，Zt表示t时刻针灸穴位词典的穴位特征输入，ht-1表示上一时刻LSTM单元的输出，bc、bi、bf、bo分别表示输入到记忆单元状态候选值、输入门、遗忘门、输出门的偏置项，Uc、Ui、Uf、Uo分别表示上一时刻隐藏状态到各个门的权重矩阵，ATT·表示根据自建穴位角色矩阵的自适应注意力机制，表示含可微分小波变换核函数的第p个记忆变换层，MLP·表示根据自建穴位角色矩阵的多层感知机，表示穴位功能特征的特征提取网络，表示第k个记忆头在记忆单元状态更新时的权重分配系数，表示第m个输入门参数组在记忆单元状态更新时的权重分配系数，表示可学习参数，表示元素相乘，⊕表示张量拼接投影运算，⊗表示克罗内克积扩展运算，Ct-1表示当上一时刻记忆单元的状态值，σ表示逻辑回归中的sigmoid函数，K表示独立记忆头的个数，M表示独立输入门的个数，P表示记忆变换层的个数。

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