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申请/专利权人：神州医疗科技股份有限公司

摘要：本公开的实施例公开了应用于医学领域的词语标准化方法、装置和电子设备。涉及医疗服务领域。该方法的一具体实施方式包括：获取待标准化词语；将待标准化词语输入至预先训练的语言处理模型，生成待标准化词语的空间向量；基于待标准化词语、空间向量，计算待标准化词语与预设标准词语库中至少一个标准词语中每个标准词语之间的相似度，得到相似度集合；基于相似度集合，从预设标准词语库中选择出目标标准词语。该实施方式可以通过生成待标准化词语的空间向量，计算与预设标准词语库中每个标准词语之间的相似度集合，选择出待标准化词语对应的目标标准词语。提高了医学词语标准化的效率和准确度，为医疗数据被应用提供了重要帮助。

主权项：1.一种应用于医学领域的词语标准化方法，包括：获取待标准化词语；将所述待标准化词语输入至预先训练的语言处理模型，生成所述待标准化词语的空间向量；所述预先训练的语言处理模型为MacBERT中文自然语言预训练模型；基于所述待标准化词语、所述空间向量，计算所述待标准化词语与预设标准词语库中至少一个标准词语中每个标准词语之间的相似度，得到相似度集合；基于所述相似度集合，从所述预设标准词语库中选择出目标标准词语；所述预设标准词语库是根据以下步骤构建得到的：获取用于构建所述预设标准词语库的第一候选标准词语集合；对于所述第一候选标准词语集合按照字粒度进行去重处理，得到处理完成的第二候选标准词语集合；利用预先设置的字粒度权重算法，计算所述第二候选标准词语集合中每个候选标准词语对应的每个字符的权重，得到所述候选标准词语的字符权重列表；所述预先设置的字粒度权重算法通过下述进行字粒度权重计算： 其中，用于表征第二候选标准词语集合中第i个字的字粒度权重；ai用于表征第二候选标准词语集合中第i个字；用于表征ai在第一候选标准词语集合中的出现数量；N用于表征第一候选标准词语集合中所有字的数量；基于所述第二候选标准词语集合中每个候选标准词语的字符权重列表进行组合，得到所述预设标准词语库；所述基于所述待标准化词语、所述空间向量，计算所述待标准化词语与预设标准词语库中至少一个标准词语中每个标准词语之间的相似度，得到相似度集合，包括：计算所述空间向量与所述预设标准词语库中至少一个标准词语中每个标准词语的空间向量之间的余弦相似度分数；基于所述待标准化词语，计算所述预设标准词语库中至少一个标准词语中每个标准词语的权重分数；对于所述预设标准词语库中的每个标准词语，将所述标准词语对应的余弦相似度分数和权重分数相加，得到用于表征所述标准词语与所述待标准化词语之间的相似度的分数；所述基于所述待标准化词语，计算所述预设标准词语库中至少一个标准词语中每个标准词语的权重分数，包括：基于所述待标准化词语，对所述预设标准词语库按照字粒度进行去重处理，得到去重处理后的候选词集合，其中，所述预设标准词语库中包括至少一个标准词语以及所述标准词语对应的字符权重列表；基于所述候选词集合中每个候选词对应的字符权重列表，计算所述候选词集合中每个候选词的权重分数： 其中，myScorei用于表征第i个字的权重分数；bi用于表征第i个候选词；用于表征待标准化词语B的候选词集合中若有bi出现在目标标准词的字符权重列表[标准词A：{字符a1：权重w1，字符a2：权重w2，…，字符aj，权重wj}]中的字符中，则找到与bi相同的字符a所对应的字粒度权重w。

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百度查询： 神州医疗科技股份有限公司 应用于医学领域的词语标准化方法、装置和电子设备