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龍圖騰網恭喜北京計算機技術及應用研究所申請的專利一種基于改進tf-idf加權的word2vec醫療相似問題檢索方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN113868387B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-13發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111106824.3，技術領域涉及：G06F16/3329；該發明授權一種基于改進tf-idf加權的word2vec醫療相似問題檢索方法是由劉洋;張寧雨;孫淵博設計研發完成，并于2021-09-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于改進tf-idf加權的word2vec醫療相似問題檢索方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于改進tf?idf加權的word2vec醫療相似問題檢索方法，屬于在線醫療領域。本發明首先構造醫療問答對數據庫，在后續的檢索中，通過數據庫中的醫療問答對進行檢索回答。然后對數據庫內的數據和用戶問句進行數據預處理，并分別計算用戶輸入以及醫療問題對中各個詞項的改進tf?idf值，之后進行詞嵌入，再將每個詞的word2vec詞向量與tf?idf值進行相乘，得到最終的文本向量。至此，完成對用戶問句和數據庫的解析，作為后續檢索的基礎。最后，根據解析后的數據，通過計算問題之間的相似度，從問答對數據庫中找出語義相關的問題，將相似度較高的問題返回。本發明解決專有名詞的識別和建模困難的問題，解決醫療信息魚龍混雜的問題，極大地提高了用戶體驗。

本發明授權一種基于改進tf-idf加權的word2vec醫療相似問題檢索方法在權利要求書中公布了：1.一種基于改進tf-idf加權的word2vec醫療相似問題檢索方法，其特征在于，該方法包括如下步驟：S1、構造醫療問答對數據庫；S2、數據預處理，對用戶輸入的問題和醫療問答對數據庫中的問句進行分詞處理；S3、分別計算用戶輸入的問題和醫療問答對數據庫中的問句進行分詞處理后的各個詞項的改進tf-idf值；S4、對用戶輸入的問題和醫療問答對數據庫中的問句進行分詞處理后的各個詞項進行詞嵌入處理，生成詞向量；S5、將每個詞項的詞向量與tf-idf值進行相乘，得到最終的文本向量；S6、通過余弦相似度對文本向量進行相似度計算；S7、向用戶返回醫療問答對數據庫中相似度較高的問答對；其中，所述步驟S3具體包括：首先進行特征匹配，對于和中文醫療詞表THUOCL_medical匹配的詞加入特征權值的計算； 其中，ci表示詞語ai在中文醫療詞表N中的詞頻，n表示中文醫療詞表所有詞的數量，wi是詞語ai結合中文醫療詞表匹配到的關鍵詞的權重；然后，計算改進tf-idf值，計算公式為：wij＝tfij*idfi*wi3；其中，tfij表示詞語ai在問答對bj中出現的頻率，idfi表示詞語ai在問答對集合的逆文檔頻率。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人北京計算機技術及應用研究所，其通訊地址為：100854 北京市海淀區永定路51號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。