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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于生成式模型的医疗事件抽取方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115545029B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211207562.4，技术领域涉及：G06F40/295；该发明授权一种基于生成式模型的医疗事件抽取方法是由李永强;叶衍统;冯远静;赵永智;姚辉;李文伟;林栋;范陈强;吴毕亮;汤家睿;薛志豪设计研发完成，并于2022-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于生成式模型的医疗事件抽取方法在说明书摘要公布了：一种基于生成式模型的医疗事件抽取方法，包括以下步骤：1获取数据库中的电子病历文本数据，预先设定好需要抽取的实体类型和事件模板；2在电子病历文本中，通过标注工具根据设定好的模板标注出病历中的实体和事件；3利用transformer模型作为文本编码器，讲文本转换为向量表示；4使用指针网络对实体进行标注4使用池化层和线性层对事件类型进行分类；5使用生成式transformer生成事件信息序列；6提取事件信息序列中的论元角色，汇总事件信息。本发明以联合抽取算法对医疗电子病历中的非结构化数据进行提取，从而获得结构化的事件信息，对患者后续的病情分析提供有力的帮助。

本发明授权一种基于生成式模型的医疗事件抽取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于生成式模型的医疗领域事件抽取方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 1获取数据库中的电子病历文本数据，预先设定好需要抽取的实体类型和事件schema，所述实体包括人名、年龄、时间、性别、发病部位和症状，所述事件包括传染病、寄生虫病、肿瘤和内分泌疾病； 2根据上述的标注，在标注平台上人工标注出描述文本中的实体和事件信息，病根据格式生产标注文本作为训练和测试数据； 3事件抽取方法的训练使用的是联合抽取的策略，输入病历文本和label数据，先利用Transformer编码器作为文本编码器，将文本编码的结果分别送入线性分类层、指针网络，得到事件类型和实体BIO标注，计算事件类型loss1和实体标注loss2；把事件类型、实体BIO标注分别送入事件编码器和实体编码器；把文本编码结果、事件编码结果、实体编码结果相加后送入生成模型，生成事件论元角色，计算论元角色生成loss3；loss1、loss2、loss3相加得到最终loss，进行反向传播； 4训练完成后，保存模型； 5预测时将一段文本输入到模型中，对生成模型生成的序列进行处理，得到最终的结构化事件信息。

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