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本发明属于数据生成技术领域，提供了一种基于对抗网络+众包的电子病历语料构建方法，主要包括：(1)数据去隐私化；(2)基于专家标注少量数据和众包数据的对抗模仿一致性学习策略；(3)基于对抗网络的实体和实体关系抽取。与现有技术相比，本发明具有成本低、质量高以及数据更新及时等优点。具体表现为本发明采用对抗模仿学习策略将众包数据逐渐学习成专家标注的高质量数据模式，从而对众包数据进行校正标注，以此来获取大规模高质量的语料，这在解决专家标注成本高、通用方法标注质量差及知识库对齐标注方法数据更新不及时等问题提
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112349370 A
(43)申请公布日 2021.02.09
(21)申请号 202011226864.7 G06N 3/04 (2006.01)
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