买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉海南榕树家信息科技有限公司申请的专利面向医疗问答基于拼音建模的文本匹配方法及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：CN116991991B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202310819853.7，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权面向医疗问答基于拼音建模的文本匹配方法及装置是由冯军;郝文晖;刘毅设计研发完成，并于2023-07-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向医疗问答基于拼音建模的文本匹配方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了面向医疗问答基于拼音建模的文本匹配方法及装置、存储介质、电子设备，本发明要解决的技术问题为如何使用自然语言处理技术帮助医生回复患者的问题，减少医生的工作量，采用的技术方案为：①一种面向医疗问答基于拼音建模的文本匹配方法，该方法包括如下步骤：S1、构建文本语义匹配知识库；S2、构建文本语义匹配模型训练数据集；S3、构建文本语义匹配模型；S4、训练文本语义匹配模型。②一种面向医疗问答基于拼音建模的文本匹配装置，该装置包括：文本语义匹配知识库构建单元、文本语义匹配模型训练数据集生成单元、文本语义匹配模型构建单元以及文本语义匹配模型训练单元。

本发明授权面向医疗问答基于拼音建模的文本匹配方法及装置在权利要求书中公布了：1.面向医疗问答基于拼音建模的文本匹配方法，其特征在于，该方法包括如下步骤： S1、构建文本语义匹配知识库：从互联网收集医疗问答的常见问题文本，并对文本进行预处理构建成文本语义匹配知识库； S2、构建文本语义匹配模型训练数据集：对于步骤S1得到的文本对语义匹配知识库中的文本对，若其语义一致，则该文本对用于构建训练正例；反之，则用于构建训练负例；将大量的正例数据和负例数据进行混合，得到训练数据集； S3、构建文本语义匹配模型：基于拼音信息构建文本语义匹配模型； S4、训练文本语义匹配模型：在步骤S2所得到文本语义匹配模型训练数据集上对步骤S3构建的文本语义匹配模型进行训练； 其中，S3中构建文本语义匹配模型的具体步骤如下： S301、构建字词映射转换表； S302、构建拼音映射转换表； S303、构建输入模块； S304、构建字词向量映射层； S305、构建拼音向量映射层； S306、构建文本语义编码层：该层对字词向量映射层输出的字符嵌入表示、词语嵌入表示和拼音向量映射层输出的拼音嵌入表示进行编码，得到文本的字符表示、文本的词语表示和文本的拼音表示； S307、构建多相关性特征交互层：该层以文本的字符表示、文本的词语表示和文本的拼音表示作为输入；分别以点乘、绝对值减法、乘法操作构造点乘相关性矩阵、绝对值减法相关性矩阵、乘法相关性矩阵；然后基于相关性矩阵构造相关性特征图； S308、构建三维卷积特征编码层：对相关性特征图进行堆叠以构造相关性立方体，并进一步使用三维卷积神经网络对相关性立方体编码，生成输入文本对的匹配表示； S309、构建预测层：使用Flatten方法将输入文本对的匹配表示压平，然后通过三层全连接神经网络进行编码，以预测输入文本对的匹配程度ypred，并与预先设置的阈值进行比较，若大于等于阈值，则认为文本对语义是匹配的，反之则不匹配。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人海南榕树家信息科技有限公司，其通讯地址为：571900 海南省澄迈县老城镇高新技术产业示范区海南生态软件园孵化楼四楼3001；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。