← 返回列表
一种基于生成式预训练语言模型的医疗事件抽取方法
摘要文本
本发明公开了基于生成式预训练语言模型的医疗事件抽取方法及装置，该方法包括：获取目标医疗文本；给定要抽取医疗事件的所有医疗事件类型；定义各类型的医疗事件要抽取的对应元素；利用事件类型判别模型，判定所述目标医疗文本中所涉及到的事件类型，其中所述事件类型判别模型为经过领域适配和事件类型判别任务精调的生成式预训练语言模型；根据所述事件类型，利用事件抽取模型抽取所述目标医疗文本的事件对应的元素，其中所述事件抽取模型为经过领域适配和事件元素抽取任务精调的生成式预训练语言模型。
申请人信息
- 申请人:之江实验室
- 申请人地址:311121 浙江省杭州市余杭区中泰街道科创大道之江实验室
- 发明人: 之江实验室
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于生成式预训练语言模型的医疗事件抽取方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311274549.5 |
| 申请日 | 2023/9/28 |
| 公告号 | CN117493504A |
| 公开日 | 2024/2/2 |
| IPC主分类号 | G06F16/332 |
| 权利人 | 之江实验室 |
| 发明人 | 梁兴政; 刘智; 李楠; 王成 |
| 地址 | 浙江省杭州市余杭区中泰街道科创大道之江实验室 |
专利主权项内容
1.一种基于生成式预训练语言模型的医疗事件抽取方法，其特征在于，包括：获取目标医疗文本；给定要抽取医疗事件的所有医疗事件类型；定义各类型的医疗事件要抽取的对应元素；利用事件类型判别模型，判定所述目标医疗文本中所涉及到的事件类型，其中所述事件类型判别模型为经过领域适配和事件类型判别任务精调的生成式预训练语言模型；根据所述事件类型，利用事件抽取模型抽取所述目标医疗文本的事件对应的元素，其中所述事件抽取模型为经过领域适配和事件元素抽取任务精调的生成式预训练语言模型。