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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京藥云數(shù)據(jù)科技有限公司申請的專利基于自然語言處理的醫(yī)藥文獻(xiàn)數(shù)據(jù)智能分析方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119474365B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510066377.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/34；該發(fā)明授權(quán)基于自然語言處理的醫(yī)藥文獻(xiàn)數(shù)據(jù)智能分析方法及系統(tǒng)是由呂洋設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-01-16向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于自然語言處理的醫(yī)藥文獻(xiàn)數(shù)據(jù)智能分析方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于自然語言處理的醫(yī)藥文獻(xiàn)數(shù)據(jù)智能分析方法及系統(tǒng)。該方法通過采集歷史醫(yī)藥文獻(xiàn)數(shù)據(jù)，對采集到的歷史醫(yī)藥文獻(xiàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，并基于得到的處理后的歷史醫(yī)藥文獻(xiàn)數(shù)據(jù)構(gòu)建樣本集，同時基于樣本集中處理后的歷史醫(yī)藥文獻(xiàn)數(shù)據(jù)，構(gòu)建文獻(xiàn)主題分析模型，并確定處理后的歷史醫(yī)藥文獻(xiàn)數(shù)據(jù)的主題，同時基于確定處理后的歷史醫(yī)藥文獻(xiàn)數(shù)據(jù)的主題，通過智能分析法對處理后的歷史醫(yī)藥文獻(xiàn)數(shù)據(jù)主題進(jìn)行分析訓(xùn)練；訓(xùn)練完成后，實時采集醫(yī)藥文獻(xiàn)數(shù)據(jù)基于得到的訓(xùn)練后的歷史醫(yī)藥文獻(xiàn)數(shù)據(jù)主題，通過自然語言處理方式進(jìn)行分析匹配，提高了醫(yī)藥文獻(xiàn)數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性。

本發(fā)明授權(quán)基于自然語言處理的醫(yī)藥文獻(xiàn)數(shù)據(jù)智能分析方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于自然語言處理的醫(yī)藥文獻(xiàn)數(shù)據(jù)智能分析方法，其特征在于，包括以下步驟： S1、采集歷史醫(yī)藥文獻(xiàn)數(shù)據(jù)，對采集到的歷史醫(yī)藥文獻(xiàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到處理后的歷史醫(yī)藥文獻(xiàn)數(shù)據(jù)，并基于得到的處理后的歷史醫(yī)藥文獻(xiàn)數(shù)據(jù)構(gòu)建樣本集； S2、基于樣本集中處理后的歷史醫(yī)藥文獻(xiàn)數(shù)據(jù)，構(gòu)建文獻(xiàn)主題分析模型，并基于構(gòu)建的文獻(xiàn)主題分析模型確定處理后的歷史醫(yī)藥文獻(xiàn)數(shù)據(jù)主題； S3、通過智能分析法對處理后的歷史醫(yī)藥文獻(xiàn)數(shù)據(jù)主題進(jìn)行分析訓(xùn)練，得到訓(xùn)練后的歷史醫(yī)藥文獻(xiàn)數(shù)據(jù)主題集合；包括S31、在確定的處理后的歷史醫(yī)藥文獻(xiàn)數(shù)據(jù)主題中選擇部分處理后的歷史醫(yī)藥文獻(xiàn)數(shù)據(jù)主題構(gòu)建訓(xùn)練集；S32、將訓(xùn)練集中處理后的歷史醫(yī)藥文獻(xiàn)數(shù)據(jù)主題輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過迭代訓(xùn)練方式確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；S33、基于確定的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對所有處理后的歷史醫(yī)藥文獻(xiàn)數(shù)據(jù)主題進(jìn)行訓(xùn)練，輸出訓(xùn)練后的歷史醫(yī)藥文獻(xiàn)數(shù)據(jù)主題集合； S4、實時采集醫(yī)藥文獻(xiàn)數(shù)據(jù)，基于構(gòu)建的文獻(xiàn)主題分析模型確定實時采集的醫(yī)藥文獻(xiàn)數(shù)據(jù)主題，同時基于得到的訓(xùn)練后的歷史醫(yī)藥文獻(xiàn)數(shù)據(jù)主題集合，通過自然語言處理方式進(jìn)行分析匹配，得到分析后的歷史醫(yī)藥文獻(xiàn)數(shù)據(jù)主題；包括實時采集醫(yī)藥文獻(xiàn)數(shù)據(jù)，基于構(gòu)建的文獻(xiàn)主題分析模型確定實時采集的醫(yī)藥文獻(xiàn)數(shù)據(jù)主題，通過Jaccard系數(shù)計算實時采集的醫(yī)藥文獻(xiàn)數(shù)據(jù)主題與訓(xùn)練后的歷史醫(yī)藥文獻(xiàn)數(shù)據(jù)主題的相似性；設(shè)定Jaccard相似度閾值，通過相似度匹配方式進(jìn)行分析匹配，當(dāng)實時采集的醫(yī)藥文獻(xiàn)數(shù)據(jù)主題與訓(xùn)練后的歷史醫(yī)藥文獻(xiàn)數(shù)據(jù)主題的相似度大于等于閾值時，判定為實時采集的醫(yī)藥文獻(xiàn)數(shù)據(jù)主題與訓(xùn)練后的歷史醫(yī)藥文獻(xiàn)數(shù)據(jù)主題相關(guān)，相似度低于閾值的則判定為實時采集的醫(yī)藥文獻(xiàn)數(shù)據(jù)主題與訓(xùn)練后的歷史醫(yī)藥文獻(xiàn)數(shù)據(jù)主題不相關(guān)。

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