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龙图腾网获悉众阳健康科技集团有限公司申请的专利一种基于编码器的医学实体对齐方法和系统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：CN116187333B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202310200337.6，技术领域涉及：G06F40/295；该发明授权一种基于编码器的医学实体对齐方法和系统是由高希余;吴军;寇燕明;张述睿设计研发完成，并于2023-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于编码器的医学实体对齐方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于编码器的医学实体对齐方法和系统，该方法包括：建立医学实体标准名称与别名的数据集；对数据集进行预处理，预处理过程为：在对别名去重后使用医学实体标准名称和去重后别名构造训练数据；采用训练数据训练基于深度学习的医学实体对齐模型，在模型收敛时得到最终医学实体对齐模型，采用最终的模型将别名对齐到标准名称。医学实体对齐模型包括编码器和解码器；编码器用于编码标准名称数据集；解码器采用GRU对别名进行解码，计算别名对应标准名称的概率向量，得到别名对应的标准名称。基于该方法，还提出了一种基于编码器的医学实体对齐系统。本发明引入医学文本字向量和词向量，丰富了文本特征，提高了医学实体对齐准确率。

本发明授权一种基于编码器的医学实体对齐方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于编码器的医学实体对齐方法，其特征在于，包括以下步骤： 建立医学实体标准名称与别名的数据集； 对所述数据集进行预处理，在对所述别名去重后，使用医学实体标准名称和去重后的别名构造训练数据； 采用所述训练数据训练基于深度学习的医学实体对齐模型，在所述医学实体对齐模型收敛时得到最终医学实体对齐模型，采用所述最终医学实体对齐模型将所述别名对齐到标准名称； 所述医学实体对齐模型包括编码器和解码器； 编码器输入数据为标准名称数据集I，I是由标准名称的字向量和词向量相加构成；编码器编码的过程包括：利用矩阵I1表示编码器端字嵌入后的数据，I1∈RL×d；利用矩阵I2表示编码器端词嵌入后的数据，I2∈RLc×d；利用Iencoder表示编码器端字嵌入后的数据和词嵌入后的数据之和；计算Iencoder在嵌入后向量上的最大值；其中L表示编码器端实体标准名称中字的个数，Lc表示编码器端标准名称中词语的个数，d为字向量和词向量的维度，R表示实数空间； 解码器的输入为：利用矩阵I3表示解码器端字嵌入后的数据，I3∈Rl×d；利用矩阵I4表示解码器端词嵌入后的数据，利用Idecoder表示解码器端字嵌入后的数据和词嵌入后的数据之和；l表示解码器端实体别名中字的个数，lc表示解码器端实体别名中词的个数； 解码器具体执行过程包括：利用H1＝BiGRUIdecoder计算实体别名生成的状态向量H1，H1∈Rl×2h_size；BiGRU·表示双向门控循环神经网络，h_size表示神经网络隐藏层的维度；计算降维后的状态向量H2＝tanhLinearH1，H2∈Rl×d；其中 Linear·表示线性层神经网络，将H1的维度2h_size变换为d；计算实体别名的标准名称表示α＝H2YT，α∈Rl×K；其中T表示矩阵转置；计算V＝ReluαTH2，V∈RK×d，其中Relu·表示非线性激活函数；计算V与标准名称表示Y的乘积O＝V×Y，O∈RK×d；计算实体别名对应的标准名称的概率向量

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