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龙图腾网获悉百度国际科技(深圳)有限公司申请的专利用于医学知识图谱的处理方法和装置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：CN112541354B 。

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：202011415694.7，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权用于医学知识图谱的处理方法和装置是由李陶;郑宇宏;徐伟建;曾启飞;纪登林设计研发完成，并于2020-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于医学知识图谱的处理方法和装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种用于医学知识图谱的处理方法，涉及人工智能领域，可用于知识图谱、深度学习、自然语言处理等领域。具体实现方案为：从医学文本中提取医学实体；利用通过迁移学习得到的医学实体模型对医学实体进行识别，得到对应的识别结果；以及响应于识别结果表征医学实体为既有标准实体的别名，在医学知识图谱中增加医学实体并针对医学实体增加对应的别名属性信息。

本发明授权用于医学知识图谱的处理方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种用于医学实体模型的训练方法，包括： 针对医学实体识别任务，获取训练数据集； 获取针对其他任务训练得到的网络模型，其中所述网络模型与所述医学实体模型具有相同的底层逻辑；以及 基于所述训练数据集在所述网络模型基础上进行训练，以得到所述医学实体模型； 其中，针对医学实体识别任务，获取训练数据集，包括： 针对医学实体识别任务，获取训练数据候选集； 循环计算所述训练数据候选集中各医学实体之间的编辑距离； 针对编辑距离小于预设值的多个医学实体进行数据标注，所述数据标注用于将编辑距离小于预设值的多个医学实体分为正样本和负样本，所述正样本包括被标注为同一医学实体的多个医学实体，所述负样本包括被标注为不同医学实体的多个医学实体；以及 提高所述负样本在所述训练数据集中出现的频次，以实现所述负样本的数据增强； 其中，基于所述训练数据集在所述网络模型基础上进行训练，包括： 按以下方式修改所述网络模型以得到修改后的网络模型：去掉所述网络模型的最后一层并增加全连接层和softmax层，所述softmax层输出两类医学实体，其中一类医学实体包括既有标准医学实体的别名，另一类医学实体包括非别名医学实体；以及 基于所述训练数据集在所述修改后的网络模型基础上进行训练。

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