(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111647351.8 (22)申请日 2021.12.31 (71)申请人 中科曙光 南京研究院有限公司 地址 211102 江苏省南京市江宁区诚信大 道519号(江宁开发区) (72)发明人 刘玉海　张建一　付晓雪　苏海涛　 宋怀明　 (74)专利代理 机构 南京泰普专利代理事务所 (普通合伙) 32360 代理人 方晓雯 (51)Int.Cl. G06F 16/31(2019.01) G06F 16/36(2019.01) G06F 40/295(2020.01) G06N 5/02(2006.01)G06N 3/04(2006.01) G06F 21/62(2013.01) (54)发明名称 一种基于开放世界假设的医疗信息关系预 测方法及系统 (57)摘要 本发明提出了一种基于开放世界假设的医 疗信息关系预测方法及系统， 其中方法包括： 构 建三阶段式分析结构； 获取文本语料库中的节点 信息， 通过处理分析得到最优的节点序列； 基于 最优的节点序列， 设定值域， 结合封闭世界假设 与开放世界假设预测实体 之间的关系； 构建评分 函数对实体 之间的预测关系进行评估， 获取预测 实体之间关系的置信度； 构建基于知识 ‑意识的 注意力机制， 接收经过编码器编码后的数据以及 预测实体之间关系的置信度； 通过基于知识 ‑意 识的注意力机制的分析， 输出最终的预测结果。 本发明针对封闭世界无法预测知识库中不存在 的关系， 提出结合封闭世界假设与开放世界假设 的关系预测方法， 实现实体之间的有效关系预 测。 权利要求书3页 说明书12页 附图3页 CN 114003684 A 2022.02.01 CN 114003684 A 1.一种基于开 放世界假设的医疗信息关系预测方法， 其特 征在于， 具体包括以下步骤： 步骤1、 构建三阶段式分析 结构； 步骤2、 基于三阶段式分析结构， 获取文本语料库中的节点信息， 通过处理分析得到最 优的节点序列； 步骤3、 基于最优的节点序列， 设定值域， 并结合封闭世界假设与开放世界假设预测实 体之间的关系； 步骤4、 构建评分函数对实体之间的预测关系 进行评估， 从而获取预测实体之间关系的 置信度； 步骤5、 构建基于知识 ‑意识的注意力机制， 接收经过编码器编码后的数据以及预测实 体之间关系的置信度； 步骤6、 通过基于知识 ‑意识的注意力 机制的分析， 输出最终的预测结果， 实现完整的实 体对关系预测。 2.根据权利要求1所述的一种基于开放世界假设的医疗信息关系预测方法， 其特征在 于， 构建三阶段式分析 结构的过程进一 步包括： 构建全局联想召回模块， 所述全局联想召回模块将分析过程划分为第 一分支和第 二分 支， 其中第一分支 为条件概率分支， 用于获取文本语料库中节点信息之间的关系概率； 第二 分支为语境图卷积分支， 用于获取文本语料库中节点信息之间的关系权 重； 构建假设形成与表示模块， 用于根据构建全局联想召回模块输出的处理结果， 结合封 闭世界假设与开 放世界假设预测实体之间的关系； 构建决策预测模块， 用于根据构建假设形成与表示模块的处理结果， 基于知识 ‑意识的 注意力机制， 接收经 过编码器编码后的数据并预测实体之间关系， 获取他们之间的置信度。 3.根据权利要求1所述的一种基于开放世界假设的医疗信息关系预测方法， 其特征在 于， 所述最优的节点序列为 位于降序排列的前 K个节点； 其中降序排列的依据是： 根据三阶段式分析结构中的第一阶段分析过程， 结合分析结 果按照关系紧密程度进行降序排列。 4.根据权利要求1所述的一种基于开放世界假设的医疗信息关系预测方法， 其特征在 于， 得到所述 最优的节点序列过程进一 步包括以下步骤： 步骤2.1、 读取文本预 料库中的节点信息； 步骤2.2、 构建条件概率表达式， 用于计算实体节点之间的关系概率， 获取实体节点之 间的相关性， 同时构建语境图卷积网络， 用于获取实体节点之间的关系权 重； 步骤2.3、 结合条件概率表达式的计算结果与语境图卷积网络的输出结果， 按照关系紧 密程度进行降序排列； 步骤2.4、 选取排名靠前的K个节点作为 最优的节点序列。 5.根据权利要求1所述的一种基于开放世界假设的医疗信息关系预测方法， 其特征在 于， 所述封闭世界假设与开放世界假设的结合作为基于知识 ‑意识的注意力机制的输入数 据的处理方式， 用于作为实体关联之间的关系性预测依据， 所述关系性预测依据进一 步为： 令假设命题一为封闭世界假设与开放世界假设结合的预测关系结果， 假设命题二为目 标预测关系； 当假设命题一作为当前已有且成立的一个假设命题时， 用于作为假设命题二是否成立权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114003684 A 2的判断依据。 6.根据权利要求1所述的一种基于开放世界假设的医疗信息关系预测方法， 其特征在 于， 结合封闭世界假设与开 放世界假设预测实体之间关系的具体步骤为： 步骤3.1、 封闭世界假设通过查询知识库获取实体之间的关系； 步骤3.2、 开 放世界假设通过估计关联实体之间的潜在关系， 获取实体之间的关系； 步骤3.3、 将封闭世界假设的分析结果与开放世界假设的预测结果进行结合， 得到最终 的实体关系； 其中， 开放世界假设的预测过程具体为： 步骤3.2.1、 获取一对头尾实体以及对应的相关集 合， 并构成三元组； 步骤3.2.2、 构建三元组评分函数， 用于对三元组的关系进行评分， 衡量实体对直接的 紧密关系； 步骤3.2.3、 根据三元组关系的评分结果构建关联关系的条件概率， 用于作为所有关系 的权重， 实现开 放世界假设表示； 步骤3.2.4、 根据条件概 率表达式， 求出每对关联实体之间存在对应关系的可能性； 其中， 所述 三元组评分函数表达式为： 式中， 表示头实体h的关联实体集中的第i个实体； 表示 与 之间的关系； 表 示尾实体t的关联实体集中的第j 个实体； ， 表示两个关联实体相应的嵌入向量； 表 示一个k层的行向量； 其中， 和 关系由一个关系矩阵 进行参数化； 所述关联关系的条件概 率表达式为： 式中， 表示头实体h的关联实体集中的第i个实体； 表示 与 之间的关系； 表 示尾实体t的关联实体集中的第j个实体； 表示表示设定的阈值； 表示打分函数的结 果。 7.根据权利要求1所述的一种基于开放世界假设的医疗信息关系预测方法， 其特征在 于， 所述评分函数用于预测目标对关系的置信度， 实现过程为所述三阶段式分析结构的第 三阶段， 该阶段实现过程具体包括以下步骤： 步骤5.1、 将所述封闭世界假设与开 放世界假设的表示进行汇集； 步骤5.2、 根据给定的实体对及实例袋， 利用句编码器实现实例嵌入； 步骤5.3、 根据实例嵌入的类型进行分组； 步骤5.4、 将分组后的实例输入基于知识 ‑意识的注意力机制， 获取实体对关系。权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114003684 A 3