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本发明公开了一种跨病种的小样本临床医疗文本后结构化处理方法，包括：获取A病种的小样本文本信息和B病种的大样本文本信息，并采用文本困惑度的文本聚类获取待标注信息，对待标注信息进行标注，得到标注后的文本信息；在pytorch神经网络框架下，利用元学习和LSTM模型训练是否型问题的信息抽取模型，得到元模型；利用标注后的文本信息对元模型进行训练，得到小样本病历的文本后结构化模型；利用文本后结构化模型识别的A病种的文本信息。通过上述方案，本发明具有逻辑简单、标注量少、覆盖全面、处理效率高等优点，在中文自然
(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 112685561 A
(43)申请公布日 2021.04.20
(21)申请号 202011567629.6
(22)申请日 2020.12.26
(71)申请人 广州知汇云科技有限公司
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