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本发明提供了一种电子病历症状实体属性抽取的方法，该方法包括以下步骤：获取电子病历症状实体段信息，对电子病历症状实体段数据中包含的症状属性进行标注；根据数据集中属性类别分布进行针对性数据增强，来获取增强数据集；再结合Macbert预训练模型和Word2vec获取融合字词特征向量，再通过混合注意力机制的双向门控循环单元，构建出电子病历症状实体属性抽取模型。本发明与现有技术相比为电子病历里面的症状实体属性抽取和应用工作提供了一个新的解决方案，解决了目前电子病历症状实体属性抽取性能低和准确度不高的问题。
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Type： 发明申请
Patent No.： CN202311752876.7
Filing Date： 2023-12-19
Publication Date： 2024-04-26
Pub. No.： CN117936005A
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 实质审查
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