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龙图腾网获悉昆明理工大学申请的专利一种融合密度聚类与ERNIE的医疗文本关系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：CN115952284B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202211576536.9，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权一种融合密度聚类与ERNIE的医疗文本关系抽取方法是由李岫宸;朱波;邹艳华;邱兰设计研发完成，并于2022-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合密度聚类与ERNIE的医疗文本关系抽取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合密度聚类与ERNIE的医疗文本关系抽取方法，包括如下步骤：首先，获取非结构化的中文医疗文本，其中，对实体进行识别和标注，并对文本使用正则表达式进行清洗；然后，对标注的实体进行向量化处理，并使用HDBSCAN算法进行聚类，其中，向量化前先进行平滑处理，以更准确提取到实体的词频特征；最后，将聚类结果标注到文本中，并作为ERNIE预训练模型的输入进行关系抽取，其中，抽取采用封闭式降低未知关系造成的歧义。本发明改善了中文医疗文本词频不足的特性，通过预训练模型的运用充分挖掘了实体关系的先验知识，同时通过预训练模型强化实体在文本中的位置信息，提升关系抽取的准确性。

本发明授权一种融合密度聚类与ERNIE的医疗文本关系抽取方法在权利要求书中公布了：1.一种融合密度聚类与ERNIE的医疗文本关系抽取方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取原始标注文本，将中文医疗文本数据与已标注的实体分别提取，其中，提取的非结构化文本使用正则表达式进行数据清洗，删除文本中多余的符号与网页、图片链接信息； 对已标记的实体使用HDBSCAN算法对向量化后的实体进行聚类，其中，为避免生僻字造成概率回退现象，使用平滑处理后的词向量矩阵得到聚类标签； 在实体进行聚类前，剔除重复出现的实体数据； 对头实体与尾实体进行分别聚类； 创建关系数据集，用于关系抽取时确定关系分类数量； 聚类所使用词向量矩阵使用平滑处理后的TFIDF词向量矩阵，关系抽取使用Embedding词向量矩阵； 将聚类结果融合到中文医疗文本中输入到ERNIE预训练模型中进行关系抽取，其中，采用封闭式抽取降低未知关系造成的歧义； 所述ERNIE医疗文本关系抽取模型为基于ERNIE模型的变体，结合了医学领域特定关系抽取语料进行训练，并采用Transformer架构中的自注意力机制来处理关系抽取任务，所述模型的损失函数Loss为： ； 其中，pi为关系抽取模型输出层经过softmax输出的关系类别预测向量，y为关系类别标签的one-hot表示，N为关系类别数量； 所述融合密度聚类的ERNIE医疗文本关系抽取模型包括聚类层、词嵌入层、自注意力层，并且通过多层Transformer网络进一步提升抽取精度。

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