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龙图腾网获悉海南大学申请的专利一种基于语法分析的医疗文本实体关系抽取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：CN117035084B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202310976181.0，技术领域涉及：G06N5/025；该发明授权一种基于语法分析的医疗文本实体关系抽取方法和系统是由陈丽君;李敬灿;谢夏;黄小欧设计研发完成，并于2023-08-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于语法分析的医疗文本实体关系抽取方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于语法分析的医疗文本实体关系抽取方法和系统，属于医疗数据处理技术领域。本发明考虑到医疗关系的复杂性，为了防止实体抽取的错误结果影响到关系抽取，特将关系抽取安排到实体抽取之前。在实体抽取过程中，采用crossattention融合关系和编码特征，增加关系和实体信息交互。在抽取出关系和实体之后，借助语法分析，引入语义信息，充分利用词性和语法信息，提高实体关系抽取准确度。采用端到端的模型，并构建句子级别的任务，有利于句子语义的表示和学习。

本发明授权一种基于语法分析的医疗文本实体关系抽取方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于语法分析的医疗文本实体关系抽取方法，其特征在于，包括： 将待抽取医疗文本输入至训练好的端到端模型，得到实体关系三元组的集合，作为抽取结果； 其中， 所述端到端模型包括：编码器、医疗关系提取模块、交叉注意力机制模块、医疗实体提取模块和语法分析模块； 所述编码器，用于对医疗文本进行向量编码，得到句子级特征向量集合； 所述医疗关系提取模块，用于将句子级特征向量集合中每个特征向量输入至第一线性神经网络，得到句子级关系向量集合； 所述交叉注意力机制模块，用于将句子级关系向量集合中的每个关系向量作为Cross-Attention的查询，将对应的特征向量作为Cross-Attention的键和值，Cross-Attention的输出为句子级融合向量集合； 所述医疗实体提取模块，用于将句子级融合向量集合中的每个融合向量输入至第二线性神经网络，得到维度为的句子级实体向量集合，第一行用于标注该句子中各实体的头，第二行用于标注该句子中各实体的尾； 所述语法分析模块，用于将句子中各名词对应的标注向量元素标记为x1，若两个名词具有依存关系，将对应的标注向量元素标记为x2，得到句子级标注向量，将句子级特征向量集合中的每个特征向量与对应句子级标注向量点乘，点乘结果向量再经过激活函数Relu，得到维度为的句子级非负向量；在每个关系种类中，将句子级非负向量和对应句子级实体向量进行实体匹配，得到实体关系三元组医疗实体1,医疗关系,医疗实体2。

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大学，其通讯地址为：570100 海南省海口市人民路58号海南大学；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”。

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