一种文本相关性评分、医学实体标准化方法及系统（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种文本相关性评分、医学实体标准化方法及系统。本发明构建自适应边界聚焦损失函数训练相关性检验模型，基于每个相邻相关性评分类别间的可学习边界偏移量的绝对值，构建边界稀疏项；结合动态权重矩阵和所有训练集样本的预测相关性评分在实际决策边界下属于各相关性评分类别的边界感知概率分布，构建偶然性惩罚项；经训练的模型可得到两文本实体的有效相关性评分。在医学实体标准化时，利用该模型计算待标准化实体与各相关实体的相关性评分，筛选目标相关实体，利用大规模预训练语言模型从筛选结果中确定标准化结果。本发明有效提高了医学实体标准化的精度。

《一种文本相关性评分、医学实体标准化方法及系统（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2025110375469，当前法律状态为已下证，由苏州大学提出申请，发明人为徐雨阳;杨洋;严文颖;孙铭杰，申请日期为2025-07-28，公开（公告）日期为2025-10-03，国际专利分类号（IPC）为 G06F 16/334 (2025.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种文本相关性评分、医学实体标准化方法及系统。本发明构建自适应边界聚焦损失函数训练相关性检验模型，基于每个相邻相关性评分类别间的可学习边界偏移量的绝对值，构建边界稀疏项；结合动态权重矩阵和所有训练集样本的预测相关性评分在实际决策边界下属于各相关性评分类别的边界感知概率分布，构建偶然性惩罚项；经训练的模型可得到两文本实体的有效相关性评分。在医学实体标准化时，利用该模型计算待标准化实体与各相关实体的相关性评分，筛选目标相关实体，利用大规模预训练语言模型从筛选结果中确定标准化结果。本发明有效提高了医学实体标准化的精度。

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