本發(fā)明公開了一種基于多智能體強化學習的乳腺病歷實體識別標注增強系統(tǒng),其特征在于,包括用于將原始數(shù)據(jù)處理為系統(tǒng)可識別分析的表示形式的乳腺臨床電子病歷數(shù)據(jù)預處理模塊,對乳腺臨床電子病歷數(shù)據(jù)從病歷內(nèi)容、結(jié)構(gòu)特征、語言特征和語義特征進行分析,用于提取文本中的醫(yī)療概念實體的醫(yī)療臨床實體識別模塊及用于對從乳腺電子病歷中抽取出的錯誤實體標簽進行修正的強化學習標注增強模塊。本發(fā)明基于部分可觀測馬爾科夫決策過程設計了針對實體識別序列標注的多智能體強化學習模型,對標注結(jié)果進行修正,相比于傳統(tǒng)深度學習實體識別模型,有效提高了準確率。
聲明:
“基于多智能體強化學習的乳腺病歷實體識別標注增強系統(tǒng)” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)