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申请/专利权人：广东工业大学
申请日：2024-02-01
公开（公告）日：2024-04-30
公开（公告）号：CN117954081A
主分类号：G16H50/20
分类号：G16H50/20;G16H50/70;G06F16/332;G06F16/36;G06F40/295;G06N5/022;G06N3/042;G06N3/0442;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/08
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.17#实质审查的生效;2024.04.30#公开
摘要：本发明公开了一种基于图Transformer的智能医疗问诊方法及系统，该方法包括：获取医疗结构化数据构建初步的医疗知识图谱；通过实体识别模型与图Transformer模型对初步的医疗知识图谱进行实体消歧处理，构建医疗知识图谱；将医疗知识图谱进行存储并通过Cypher语言进行图数据查询，实现智能医疗问诊。通过使用本发明，能够通过完善知识图谱的信息完整性并降低知识图谱的冗余性，进而提高知识图谱的大规模数据计算效率与知识回答的准确率。本发明作为一种基于图Transformer的智能医疗问诊方法及系统，可广泛应用于自然语言处理技术领域。
主权项：1.一种基于图Transformer的智能医疗问诊方法，其特征在于，包括以下步骤：获取医疗结构化数据构建初步的医疗知识图谱；通过实体识别模型与图Transformer模型对初步的医疗知识图谱进行实体消歧处理，构建医疗知识图谱；将医疗知识图谱进行存储并通过Cypher语言进行图数据查询，实现智能医疗问诊。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东工业大学 一种基于图Transformer的智能医疗问诊方法及系统
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