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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利面向医疗会诊场景对话分析的多信息融合词向量生成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：CN115545023B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202211225982.5，技术领域涉及：G06F40/284；该发明授权面向医疗会诊场景对话分析的多信息融合词向量生成方法是由席旭刚;孙振洋;厉力华;孟明;汪婷;范姗慧设计研发完成，并于2022-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向医疗会诊场景对话分析的多信息融合词向量生成方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种面向医疗会诊场景对话分析的多信息融合词向量生成方法，包含以下步骤：1、对原始数据预处理建立原始语料库；2、利用新词典对原始语料库进行分词处理，得到单词词性序列、字符词性序列；3、对于单词词性序列和字符词性序列使用one‑hot编码为50维的词性向量进行编码得到单词词性向量序列和字符词性向量序列；4、引入一位置加权向量；5、融合单词词性向量序列和字符词性向量序列，得到字词融合向量；6、对于给定句子，预测的目标词的融合向量；7、利用霍夫曼树进行梯度上升迭代至梯度收敛，从而得到多信息融合的词向量。

本发明授权面向医疗会诊场景对话分析的多信息融合词向量生成方法在权利要求书中公布了：1.一种面向医疗会诊场景对话分析的多信息融合词向量生成方法，其特征在于，包含以下步骤： 步骤1、收集获取原始的会诊对话文本语料，进行数据预处理，并建立原始语料库； 步骤2、建立包含词性的专用词典对分词工具的常用词典进行补充，利用新词典对原始语料库进行分词处理，得到单词词性序列、字符词性序列； 步骤3、对于单词词性序列和字符词性序列使用one-hot编码为50维的词性向量进行编码得到单词词性向量序列和字符词性向量序列； 编码方法为：利用获取的单词词性序列为序列中的每一个词语向量后插入对应的词性向量，最终生成150维的单词词性向量序列，相同的，将对应的词性向量插入到字符词性序列的每一个汉字向量后得到每个词的字符词性向量序列； 步骤4、引入一位置加权向量，维度等于所设窗口大小； 引入位置加权向量时，依据词语距离加权融合与目标词相关的词语向量，距离当前词越近的词所占权重越大； 步骤5、融合单词词性向量序列和字符词性向量序列，得到字词融合向量； 融合方法为：融合步骤3得到的单词词性向量序列中每一词语的词向量和字向量，得到字词融合向量： 其中β表示字向量在字词联合训练中的占比，且0≤β≤1，每个字在词语中的位置，分别记为B、M、E； 步骤6、对于给定句子，循环使每个词成为目标词，再使用上下文预测目标词，结合步骤4所给出的位置权重得到所预测的目标词的融合向量； 步骤7、利用单词词频作为权重建立霍夫曼树，设定建立的霍夫曼树中左子树的权重不小于右子树的权重； 步骤8、通过梯度上升迭代更新霍夫曼树结点参数及窗口内词的融合向量； 步骤9、循环步骤8直至梯度收敛，得到多信息融合的词向量。

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