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龙图腾网获悉大连大学申请的专利一种基于生成对抗网络的规范医疗文本改写方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114757188B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210550303.5，技术领域涉及：G06F40/289；该发明授权一种基于生成对抗网络的规范医疗文本改写方法是由汪祖民;徐畅;季长清;秦静设计研发完成，并于2022-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于生成对抗网络的规范医疗文本改写方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于生成对抗网络的规范医疗文本改写方法，包括：抽取口语化和规范化的医疗问答语料进行处理，获得数据集；采用Transformer模型构建规范化医疗文本生成器与口语化医疗文本生成器，通过用户健康术语映射表进行预训练，得到规范化医疗文本；采用LSTM神经网络构建规范化医疗文本判别器与口语化医疗文本判别器；结合医疗文本特征，使用损失函数分别优化规范化医疗文本判别器与口语化医疗文本判别器；采用强化学习方式优化规范化医疗文本生成器与口语化医疗文本生成器。本发明实现了口语化文本与规范化文本之间相互迁移改写，解决传统文本迁移模型对标注语料的过分依赖问题，使模型在没有平行语料的情况下仍然可靠，减少人工标注数据需要耗费的工作量。

本发明授权一种基于生成对抗网络的规范医疗文本改写方法在权利要求书中公布了：1.一种基于生成对抗网络的规范医疗文本改写方法，其特征在于，包括： 抽取口语化和规范化的医疗问答语料进行处理，获得数据集； 采用Transformer模型构建规范化医疗文本生成器与口语化医疗文本生成器，通过用户健康术语映射表进行预训练，得到规范化医疗文本； 采用LSTM神经网络构建规范化医疗文本判别器与口语化医疗文本判别器； 结合医疗文本特征，使用损失函数分别优化规范化医疗文本判别器与口语化医疗文本判别器； 采用强化学习方式优化规范化医疗文本生成器与口语化医疗文本生成器； 采用Transformer模型构建规范化医疗文本生成器与口语化医疗文本生成器，具体为：采用CycleGAN结构，构建规范化医疗文本生成器与口语化医疗文本生成器；两个生成器的生成方向相反，连接后能够形成闭环互相提供反馈信息； 使用最大似然估计预训练规范化医疗文本生成器与口语化医疗文本生成器，具体方式为：设置生成句式最长长度为30个词，给定词嵌入维度Embedding_size值为512，编码器Encoder和解码器Decoder均为六层结构；将用户健康术语映射表设为生成词表，使用从口语化风格样本语句与规范化风格样本语句中划分出的训练集一起预训练词向量，生成单词对应的Embedding初始值； 使用损失函数分别优化规范化医疗文本判别器与口语化医疗文本判别器，具体为： 在固定的情况下随机采样的真实样本以及规范化医疗文本生成器生成的样本，然后最小化交叉熵；规范化医疗文本判别器的损失函数如下： 其中为规范化医疗文本判别器的生成对抗损失，为损失项系数，为序列标注损失,为损失项系数，的范围均小于0.5； 在固定的情况下随机采样的真实样本以及口语化医疗文本生成器生成的样本，然后最小化交叉熵；口语化医疗文本判别器的损失函数如下： 为口语化医疗文本判别器的生成对抗损失，为损失项系数，为序列标注损失，为损失项系数，与的范围均小于0.5； 在优化规范化医疗文本判别器、口语化医疗文本判别器、规范化医疗文本生成器与口语化医疗文本生成器过程中引入目标相反的判别器与生成器，进行相互对抗直至达到纳什均衡状态； 所述数据集中口语化的语句作为X风格样本，包含规范化词语的语句作为要转换的Y目标风格的伪平行样本；通过用户健康术语映射表对测试集中能够与术语映射的口语化语句进行标注，作为隐藏层提供给规范化医疗文本生成器； 所述数据集包括：数据集，，其中，i表示第i条样本，n表示共有n条样本，x与y分别表示口语化风格的样本语句与规范化风格的样本语句；口语化风格的样本语句表示为：，表示句子的第t个词，T表示句子长度，即词的数量； 为了能够使口语化风格的样本语句与规范化风格的样本语句相互关联，通过分词识别出每条语句中的医疗实体后，结合用户健康术语映射表对未规范的口语化风格的样本语句进行标注，标注序列记为，其中，需要进行规范化的样本语句对应位置标注为1，无需规范化的样本语句则标注为0。

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