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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利剪枝范式的病症片段抽取方法、装置、设备及存储介质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：CN116431810B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202310415603.7，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权剪枝范式的病症片段抽取方法、装置、设备及存储介质是由吴信朝;阮晓雯;吴振宇设计研发完成，并于2023-04-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本剪枝范式的病症片段抽取方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术，揭露了一种剪枝范式的病症片段抽取方法，包括：对患者的对话文本进行特征抽取，得到文本特征序列；提取出文本特征序列对应的起始特征，对起止特征进行归一化，并构建文本特征序列的起止概率分布；根据起始概率分布序列以及结束概率分布序列建立文本特征序列的起止分布组合；利用预设的组合剪枝算法对起止分布组合进行剪枝操作，得到目标片段组合，并将目标片段组合所对应的文本作为病症片段。此外，本发明还涉及区块链技术，对话文本可存储于区块链的节点。本发明还提出一种剪枝范式的病症片段抽取装置、电子设备以及存储介质。本发明可以提高病症片段抽取的精确度。

本发明授权剪枝范式的病症片段抽取方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种剪枝范式的病症片段抽取方法，其特征在于，所述方法包括： 获取患者的对话文本，对所述对话文本进行文本分词得到对话词语序列，按照从前到后的顺序将所述对话词语序列中的对话词语转化成词向量得到对话词向量序列，逐个选取所述对话词向量序列中的对话词向量作为目标词向量，为所述目标词向量添加位置向量得到标准词向量序列，利用预设的融合特征模型的多头注意力机制对所述标准词向量序列进行转化得到隐向量序列，利用所述融合特征模型的融合层对所述隐向量序列进行特征融合得到文本特征序列； 利用联合训练后的起始分析模型提取出所述文本特征序列对应的起始特征，对所述起始特征进行归一化，并利用归一化后的起始特征构建所述文本特征序列的起始概率分布序列； 利用联合训练后的结束分析模型提取出所述文本特征序列对应的结束特征，对所述结束特征进行归一化，并利用归一化后的结束特征构建所述文本特征序列的结束概率分布序列； 根据所述起始概率分布序列以及所述结束概率分布序列建立所述文本特征序列的起止分布组合； 利用预设的组合剪枝算法对所述起止分布组合进行剪枝操作，得到目标片段组合，并将所述目标片段组合所对应的文本作为病症片段； 其中，所述利用所述融合特征模型的多头注意力机制对所述标准词向量序列进行转化得到隐向量序列，包括： 逐个选取所述标准词向量序列中的标准词向量作为目标标准词向量，利用所述目标标准词向量分别生成目标问题向量、目标关键词向量以及目标信息词向量； 将所述目标问题向量与所述目标关键词向量进行叉乘运算得到目标叉乘矩阵，对所述目标叉乘矩阵进行降维处理得到目标叉乘向量； 将所述目标叉乘向量与所述目标信息词向量进行点乘运算得到标准词向量权重，对所述标准词向量权重进行归一化处理得到目标词向量权重； 利用所述多头注意力机制根据所述目标词向量权重与所述目标标准词向量生成目标隐向量，将所有的所述目标隐向量汇集成所述隐向量序列。

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