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申请/专利权人：广东工业大学
摘要：本发明公开了一种基于多模态增强的电子病历症状特征提取方法及系统，方法包括：对电子病历中与目标疾病密切相关的症状特征进行标注，得到标注数据；构建症状特征预识别模型，并基于标注数据对该构建得到的症状特征预识别模型进行训练；对训练好的症状特征预识别模型进行微调，并利用该微调后的症状特征预识别模型进行症状特征识别，得到症状特征预识别结果收集多模态特征数据；将收集得到的多模态特征数据与症状特征预识别结果结合，利用基于多模态增强的NLP方法，提取得到症状特征识别结果。本发明可大大提高电子病历症状特征提取的准确度。
主权项：1.一种基于多模态增强的电子病历症状特征提取方法，其特征在于，包括：对电子病历中与目标疾病密切相关的症状特征进行标注，得到标注数据；构建症状特征预识别模型，并基于标注数据对该构建得到的症状特征预识别模型进行训练；对训练好的症状特征预识别模型进行微调，并利用该微调后的症状特征预识别模型进行症状特征识别，得到症状特征预识别结果收集多模态特征数据；将收集得到的多模态特征数据与症状特征预识别结果结合，利用基于多模态增强的NLP方法，提取得到症状特征识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东工业大学 一种基于多模态增强的电子病历症状特征提取方法及系统
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