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龙图腾网获悉中南大学申请的专利一种基于对比学习和双曲图卷积网络的国际疾病分类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：CN117251784B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202311462946.5，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于对比学习和双曲图卷积网络的国际疾病分类方法是由陈志刚;吴宇洲;张馨予设计研发完成，并于2023-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于对比学习和双曲图卷积网络的国际疾病分类方法在说明书摘要公布了：本申请适用于数据处理技术领域，提供了一种基于对比学习和双曲图卷积网络的国际疾病分类方法，包括：将临床文档中每个单词嵌入到具有P维的向量空间中，得到原始文档表示；利用HGCN对疾病标签进行编码，得到疾病标签表示；利用注意力机制对原始文档表示和疾病标签表示进行处理，得到正样本；将原始文档表示和正样本输入卷积注意力网络进行编码，得到二者的注意力表示；对二者的注意力表示进行对比学习，并计算对比损失；将二者的注意力表示输入多标签分类器进行分类，并计算多标签分类损失；利用对比损失、多标签分类损失对多标签分类器和对比学习框架进行优化，得到优化后的多标签分类结果。本申请能提高国际疾病分类的效率和准确性。

本发明授权一种基于对比学习和双曲图卷积网络的国际疾病分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于对比学习和双曲图卷积网络的国际疾病分类方法，其特征在于，包括： 将临床文档中每个单词嵌入到具有P维的向量空间中，得到原始文档表示； 利用双曲图卷积神经网络对疾病标签进行编码，得到疾病标签表示； 利用注意力机制对所述原始文档表示和所述疾病标签表示进行处理，得到注入有疾病标签的层次关系的文档表示，并将注入有疾病标签的层次关系的文档表示作为对比学习中的正样本； 将所述原始文档表示和所述正样本分别输入卷积注意力网络进行编码，得到基于所述原始文档表示的注意力表示和基于所述正样本的注意力表示； 将基于所述原始文档表示的注意力表示和基于所述正样本的注意力表示输入对比学习框架进行对比学习，并计算基于所述原始文档表示的注意力表示和基于所述正样本的注意力的对比损失； 将基于所述原始文档表示的注意力表示和基于所述正样本的注意力表示输入多标签分类器进行分类，并计算所述原始文档表示的多标签分类损失和所述正样本的多标签分类损失； 利用所述对比损失、所述原始文档表示的多标签分类损失和所述正样本的多标签分类损失计算模型总损失，并利用所述模型总损失对所述多标签分类器和所述对比学习框架的参数进行优化，直至所述模型总损失达到预设损失值； 将所述模型总损失达到预设损失值时所述原始文档表示的分类结果作为所述临床文档的多标签分类结果。

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