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本发明提供了一种知识图谱权重的增量式训练方法及系统，包括：通过疾病诊断数据集中的训练集对单轮权重训练模型进行训练，得到疾病诊断模型；通过测试集和疾病诊断模型进行疾病诊断，得到疾病诊断的正确率和症状疾病对出现的次数，并对疾病诊断模型进行修正。与现有技术相比，本发明通过用数据来训练权重的方式，解决用知识图谱做疾病辅助诊断时正确率低的问题，通过数据和类别增量的方式，解决症状疾病数据集难以一次性收集全面，从而限制全科室知识图谱使用范围的问题，实现了知识图谱疾病诊断能力阶梯式上升，有效地提高了疾病辅助诊断
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114724703 A
(43)申请公布日 2022.07.08
(21)申请号 202210325012.6
(22)申请日 2022.03.30
(71)申请人 上海夏先机电科技发展有限公司
地址
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