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龍圖騰網獲悉昆明理工大學申請的專利一種融合密度聚類與ERNIE的醫療文本關系抽取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：CN115952284B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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：202211576536.9，技術領域涉及：G06F16/35；該發明授權一種融合密度聚類與ERNIE的醫療文本關系抽取方法是由李岫宸;朱波;鄒艷華;邱蘭設計研發完成，并于2022-12-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種融合密度聚類與ERNIE的醫療文本關系抽取方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種融合密度聚類與ERNIE的醫療文本關系抽取方法，包括如下步驟：首先，獲取非結構化的中文醫療文本，其中，對實體進行識別和標注，并對文本使用正則表達式進行清洗；然后，對標注的實體進行向量化處理，并使用HDBSCAN算法進行聚類，其中，向量化前先進行平滑處理，以更準確提取到實體的詞頻特征；最后，將聚類結果標注到文本中，并作為ERNIE預訓練模型的輸入進行關系抽取，其中，抽取采用封閉式降低未知關系造成的歧義。本發明改善了中文醫療文本詞頻不足的特性，通過預訓練模型的運用充分挖掘了實體關系的先驗知識，同時通過預訓練模型強化實體在文本中的位置信息，提升關系抽取的準確性。

本發明授權一種融合密度聚類與ERNIE的醫療文本關系抽取方法在權利要求書中公布了：1.一種融合密度聚類與ERNIE的醫療文本關系抽取方法，其特征在于，包括如下步驟： 獲取原始標注文本，將中文醫療文本數據與已標注的實體分別提取，其中，提取的非結構化文本使用正則表達式進行數據清洗，刪除文本中多余的符號與網頁、圖片鏈接信息； 對已標記的實體使用HDBSCAN算法對向量化后的實體進行聚類，其中，為避免生僻字造成概率回退現象，使用平滑處理后的詞向量矩陣得到聚類標簽； 在實體進行聚類前，剔除重復出現的實體數據； 對頭實體與尾實體進行分別聚類； 創建關系數據集，用于關系抽取時確定關系分類數量； 聚類所使用詞向量矩陣使用平滑處理后的TFIDF詞向量矩陣，關系抽取使用Embedding詞向量矩陣； 將聚類結果融合到中文醫療文本中輸入到ERNIE預訓練模型中進行關系抽取，其中，采用封閉式抽取降低未知關系造成的歧義； 所述ERNIE醫療文本關系抽取模型為基于ERNIE模型的變體，結合了醫學領域特定關系抽取語料進行訓練，并采用Transformer架構中的自注意力機制來處理關系抽取任務，所述模型的損失函數Loss為： ； 其中，pi為關系抽取模型輸出層經過softmax輸出的關系類別預測向量，y為關系類別標簽的one-hot表示，N為關系類別數量； 所述融合密度聚類的ERNIE醫療文本關系抽取模型包括聚類層、詞嵌入層、自注意力層，并且通過多層Transformer網絡進一步提升抽取精度。

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昆明理工大學，其通訊地址為：650500 云南省昆明市呈貢區景明南路727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”。