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龍圖騰網恭喜福建師范大學申請的專利一種通過知識蒸餾的對抗網絡分析醫療評價的方法及系統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：CN119724522B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-30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：202510221222.4，技術領域涉及：G16H40/20；該發明授權一種通過知識蒸餾的對抗網絡分析醫療評價的方法及系統是由汪曉丁;歐陽松應;蘇經遷;林麗美;彭莉設計研發完成，并于2025-02-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種通過知識蒸餾的對抗網絡分析醫療評價的方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及一種通過知識蒸餾的對抗網絡分析醫療評價的方法及系統，其中，該方法將情緒標注后的醫療評價數據輸入由生成對抗網絡與transformer模型的MASH模塊進行結合所得到的改進型的生成對抗網絡中，以生成訓練樣本，通過該訓練樣本對教師模型進行初始化，通過知識蒸餾將初始化后的教師模型中學習到的知識分別提煉至由GRU模型、BERT模型和第一卷積層結合得到第一學生模型和由LSTM網絡、BERT模型和第二卷積層結合得到第二學生模型，以最小的提煉損失為目標對第一學生模型和第二學生模型進行訓練，基于訓練后的第一學生模型和第二學生模型得到醫療評價數據的分析結果。由此，本發明在減少對大量高質量數據和大量時間的需求下，實現對醫療評價數據的分析。

本發明授權一種通過知識蒸餾的對抗網絡分析醫療評價的方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種通過知識蒸餾的對抗網絡分析醫療評價的方法，其特征在于，包括：獲取醫療評價數據，對所述醫療評價數據進行情緒標注，得到情緒標注后的醫療評價數據，所述情緒標注包括正面情緒、負面情緒和混合情緒；將生成對抗網絡與transformer模型的MASH模塊進行結合，得到改進型的生成對抗網絡，將情緒標注后的醫療評價數據輸入改進型的生成對抗網絡以生成訓練樣本，將所述訓練樣本輸入教師模型進行初始化，得到初始化后的教師模型；將GRU模型、BERT模型和第一卷積層結合得到第一學生模型，將LSTM網絡、BERT模型和第二卷積層結合得到第二學生模型，通過知識蒸餾將初始化后的教師模型中學習到的知識分別提煉至所述第一學生模型和所述第二學生模型，以最小的提煉損失為目標對所述第一學生模型和所述第二學生模型進行訓練，得到訓練后的第一學生模型和訓練后的第二學生模型，基于訓練后的第一學生模型和訓練后的第二學生模型得到醫療評價數據的分析結果；所述改進型的生成對抗網絡包括改進型的生成器和改進型的鑒別器，所述將生成對抗網絡與transformer模型的MASH模塊進行結合，得到改進型的生成對抗網絡包括：構建改進型的生成器，將生成對抗網絡的生成器與transformer模型的MHSA模塊進行結合，將所述MHSA模塊作為初始層引入，以應用線性投影修改維度的輸入張量適應實際的注意力頭數，所述MHSA模塊會按照比例點積在所有所述注意力頭數上進行計算，生成應用于所述張量對應值的注意力權重，將所有所述注意力權重進行串聯處理和線性處理，以得到最終注意力輸出；將所述MHSA模塊與頻譜歸一化線性變換的附加層、LeakyReLU激活函數和Dropout濾除正則化進行結合，并在結尾區塊中增加注意力層，以得到改進型的生成器；構建改進型的鑒別器，將生成對抗網絡的鑒別器中每一個線性層都與頻譜歸一化線性變換的附加層進行結合，得到結合后的線性層，并在各個結合后的線性層之間添加殘差連接，任意選取一個結合后的線性層與一個Softmax激活函數進行組合作為輸出層，以得到改進型的鑒別器。

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福建師范大學，其通訊地址為：350007 福建省福州市倉山區上三路8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”。