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申请/专利权人：西安建筑科技大学
摘要：本发明公开了一种基于ERNIE模型与知药物数据挖掘方法和系统，属于数据挖掘领域。本发明方法包括通过中文医疗文本数据构成的语料集对ERNIE模型进行训练；预处理中文医疗文本数据，得到医疗领域实体组块关系语料集；融合医疗领域实体组块关系语料集与医疗领域知识图谱；使用训练完毕的ERNIE模型对语料集进行编码，将编码后的语料集在BiGRU模型中训练，最终得到药物的潜在作用。本发明提出基于训练模型ERNIE与知识图谱的药物发现模型，使用预训练模型降低了训练的时间成本与提高了准确度，融入知识图谱加强了模型在医疗领域的处理能力，实体组块使得数据集的构建更加便捷，从而进一步提高发现药物的潜在作用的准确率。
主权项：1.一种基于ERNIE模型与知识图谱的药物数据挖掘方法，其特征在于，包括以下步骤：获取训练ERNIE模型的中文医疗数据并进行预处理，构建ERNIE的预训练语料集；将ERNIE的语料集输入到ERNIE模型进行预训练；获取中文医疗数据并进行预处理，构建医疗领域实体组块关系语料集；融合医疗领域实体组块关系语料集与医疗领域知识图谱，构建融合知识图谱的医疗领域实体组块关系语料集；将融合知识图谱的医疗领域实体组块关系语料集输入到训练完毕的ERNIE模型进行编码，并输出特征向量序列；将ERNIE模型输出的特征向量序列输入到BiGRU模型继续进行训练，得到基于ERNIE模型与知识图谱的药物数据挖掘模型；采用基于ERNIE模型与知识图谱药物数据挖掘模型进行药物潜在作用的挖掘。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安建筑科技大学 一种基于ERNIE模型与知识图谱的药物数据挖掘方法及系统
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