廣州大學王樂獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉廣州大學申請的專利一種基于對抗數據增強的醫療文本專業分類方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115688768B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211419992.2，技術領域涉及：G06F40/289；該發明授權一種基于對抗數據增強的醫療文本專業分類方法是由王樂;李釗華;顧釗銓;陳光耀;鄧濱玥;張登輝設計研發完成，并于2022-11-14向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種基于對抗數據增強的醫療文本專業分類方法在說明書摘要公布了：本發明涉及醫療文本專業分類領域，且公開了一種基于對抗數據增強的醫療文本專業分類方法，對醫療文本數據進行預處理；基于對抗攻擊數據增強方法提高醫療文本數據集的質量；將預處理好的醫療文本構建為詞向量矩陣，作為卷積神經網絡的輸入或者調整為與訓練模型要求的格式作為預訓練模型的輸入；基于關鍵文本概率信息的分類層，該基于對抗數據增強的醫療文本專業分類方法，有效緩解了醫療文本專業分類數據集面臨的數據量不足、質量差和類別不平衡的問題，由于本發明采用了多步對抗攻擊來產生增強樣本，因此產生的增強數據不只是簡單的與原始數據相似，還能達到覆蓋更大的模型決策空間的特點。
本發明授權一種基于對抗數據增強的醫療文本專業分類方法在權利要求書中公布了：1.一種基于對抗數據增強的醫療文本專業分類方法，其特征在于，包括以下步驟： 第一步：對醫療文本數據進行預處理； 第二步：基于對抗攻擊數據增強方法提高醫療文本數據集的質量； 第三步：將預處理好的醫療文本構建為詞向量矩陣，作為卷積神經網絡的輸入或者調整為與訓練模型要求的格式作為預訓練模型的輸入； 第四步：基于關鍵文本概率信息的分類層，利用醫療文本中專業詞的出現關聯專業領域的特征，進一步對神經網絡的分類結果做調整； 所述第二步中的基于對抗攻擊數據增強方法包括以下步驟： 詞的重要性排序； 組合候選詞； 構建數據增強例子； 所述詞的重要性排序包括以下內容： 將替換詞的嵌入向量差計算為[MASK]，并通過向量差在梯度方向的投影來衡量詞的重要性，每個詞在x中的重要性被計算為； ； 其中，為[MASK]的嵌入，為單詞的嵌入，x表示任何輸入。
如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人廣州大學，其通訊地址為：510006 廣東省廣州市大學城外環西路230號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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