广州大学王乐获国家专利权
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龙图腾网获悉广州大学申请的专利一种基于对抗数据增强的医疗文本专业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：CN115688768B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202211419992.2，技术领域涉及：G06F40/289；该发明授权一种基于对抗数据增强的医疗文本专业分类方法是由王乐;李钊华;顾钊铨;陈光耀;邓滨玥;张登辉设计研发完成，并于2022-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于对抗数据增强的医疗文本专业分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及医疗文本专业分类领域，且公开了一种基于对抗数据增强的医疗文本专业分类方法，对医疗文本数据进行预处理；基于对抗攻击数据增强方法提高医疗文本数据集的质量；将预处理好的医疗文本构建为词向量矩阵，作为卷积神经网络的输入或者调整为与训练模型要求的格式作为预训练模型的输入；基于关键文本概率信息的分类层，该基于对抗数据增强的医疗文本专业分类方法，有效缓解了医疗文本专业分类数据集面临的数据量不足、质量差和类别不平衡的问题，由于本发明采用了多步对抗攻击来产生增强样本，因此产生的增强数据不只是简单的与原始数据相似，还能达到覆盖更大的模型决策空间的特点。
本发明授权一种基于对抗数据增强的医疗文本专业分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于对抗数据增强的医疗文本专业分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 第一步：对医疗文本数据进行预处理； 第二步：基于对抗攻击数据增强方法提高医疗文本数据集的质量； 第三步：将预处理好的医疗文本构建为词向量矩阵，作为卷积神经网络的输入或者调整为与训练模型要求的格式作为预训练模型的输入； 第四步：基于关键文本概率信息的分类层，利用医疗文本中专业词的出现关联专业领域的特征，进一步对神经网络的分类结果做调整； 所述第二步中的基于对抗攻击数据增强方法包括以下步骤： 词的重要性排序； 组合候选词； 构建数据增强例子； 所述词的重要性排序包括以下内容： 将替换词的嵌入向量差计算为[MASK]，并通过向量差在梯度方向的投影来衡量词的重要性，每个词在x中的重要性被计算为； ； 其中，为[MASK]的嵌入，为单词的嵌入，x表示任何输入。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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