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龍圖騰網獲悉百度國際科技(深圳)有限公司申請的專利用于醫學知識圖譜的處理方法和裝置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：CN112541354B 。

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：202011415694.7，技術領域涉及：G06N5/022；該發明授權用于醫學知識圖譜的處理方法和裝置是由李陶;鄭宇宏;徐偉建;曾啟飛;紀登林設計研發完成，并于2020-12-04向國家知識產權局提交的專利申請。

本用于醫學知識圖譜的處理方法和裝置在說明書摘要公布了：本申請公開了一種用于醫學知識圖譜的處理方法，涉及人工智能領域，可用于知識圖譜、深度學習、自然語言處理等領域。具體實現方案為：從醫學文本中提取醫學實體；利用通過遷移學習得到的醫學實體模型對醫學實體進行識別，得到對應的識別結果；以及響應于識別結果表征醫學實體為既有標準實體的別名，在醫學知識圖譜中增加醫學實體并針對醫學實體增加對應的別名屬性信息。

本發明授權用于醫學知識圖譜的處理方法和裝置在權利要求書中公布了：1.一種用于醫學實體模型的訓練方法，包括： 針對醫學實體識別任務，獲取訓練數據集； 獲取針對其他任務訓練得到的網絡模型，其中所述網絡模型與所述醫學實體模型具有相同的底層邏輯；以及 基于所述訓練數據集在所述網絡模型基礎上進行訓練，以得到所述醫學實體模型； 其中，針對醫學實體識別任務，獲取訓練數據集，包括： 針對醫學實體識別任務，獲取訓練數據候選集； 循環計算所述訓練數據候選集中各醫學實體之間的編輯距離； 針對編輯距離小于預設值的多個醫學實體進行數據標注，所述數據標注用于將編輯距離小于預設值的多個醫學實體分為正樣本和負樣本，所述正樣本包括被標注為同一醫學實體的多個醫學實體，所述負樣本包括被標注為不同醫學實體的多個醫學實體；以及 提高所述負樣本在所述訓練數據集中出現的頻次，以實現所述負樣本的數據增強； 其中，基于所述訓練數據集在所述網絡模型基礎上進行訓練，包括： 按以下方式修改所述網絡模型以得到修改后的網絡模型：去掉所述網絡模型的最后一層并增加全連接層和softmax層，所述softmax層輸出兩類醫學實體，其中一類醫學實體包括既有標準醫學實體的別名，另一類醫學實體包括非別名醫學實體；以及 基于所述訓練數據集在所述修改后的網絡模型基礎上進行訓練。

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