一种基于多特征融合的双图神经网络医疗命名实体识别方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202311317519.8

申请日：

2023-10-11

公开(公告)号：

CN117408255A

公开(公告)日：

2024-01-16

发明(设计)人：

马甲林古汉钊韩庆宾李澳繁谢乾汪涛

申请人：

淮阴工学院

申请人地址：

223005 江苏省淮安市经济技术开发区枚乘东路1号

IPC主分类号：

G06F40/295

IPC分类号：

G06F40/211 G06F40/14 G06F40/30 G16H50/70 G06N3/042 G06N3/0442 G06N3/0464 G06N3/048 G06N3/084

代理机构：

淮安市科文知识产权事务所 32223

代理人：

吴晶晶

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

江苏省淮安市

引用

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共 50 条

[41]

基于跨度和ResNet网络的嵌套命名实体识别方法 [P].

孙晓东 ;

王东娟 .

中国专利 :CN120373304A ,2025-07-25

[42]

一种融合信息高级特征的命名实体识别方法 [P].

程良伦 ;

聂梦娜 ;

张伟文 ;

叶海明 .

中国专利 :CN114048750A ,2022-02-15

[43]

基于最大熵和神经网络模型的韩语命名实体识别方法 [P].

程国艮 ;

李世奇 .

中国专利 :CN107391485A ,2017-11-24

[44]

基于迭代膨胀卷积神经网络的公安笔录命名实体识别方法 [P].

张强 ;

喻波 ;

王志海 ;

魏力 ;

谢福进 .

中国专利 :CN109740151A ,2019-05-10

[45]

一种基于医疗词典的医疗命名实体识别方法 [P].

齐涛 ;

黄永峰 .

中国专利 :CN110569506A ,2019-12-13

[46]

一种利用多模型融合策略的医疗命名实体识别方法 [P].

王嫄 ;

刘雯 ;

赵婷婷 ;

梁琨 ;

杨巨成 ;

唐晓雯 ;

刘玉桥 .

中国专利 :CN111651991B ,2020-09-11

[47]

一种融合信息高级特征的命名实体识别方法 [P].

程良伦 ;

聂梦娜 ;

张伟文 ;

叶海明 .

中国专利 :CN114048750B ,2024-06-28

[48]

一种基于Bi‑LSTM的命名实体识别方法 [P].

岳永鹏 ;

唐华阳 .

中国专利 :CN107908614A ,2018-04-13

[49]

基于稀疏网络的生物医疗命名实体识别方法 [P].

段俊文 ;

郭怀 ;

王建新 .

中国专利 :CN115293164B ,2025-08-19

[50]

一种命名实体识别方法 [P].

龙华 ;

吴睿 ;

熊新 ;

邵玉斌 ;

杜庆治 .

中国专利 :CN109359291A ,2019-02-19

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法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2024-02-02	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06F 40/295申请日:20231011
2024-01-16	公开	公开