CN113657325A - 用于确定标注样式信息的方法、装置、介质及程序产品 - Google Patents
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Abstract
本公开提供了一种用于确定标注样式信息的方法、装置、介质及程序产品,涉及自然语言处理和智慧医疗等人工智能领域。该方法的一实施方式包括:获取病历文本;对病历文本进行识别,得到病历文本中的目标实体和至少一个属性中每个属性之间的目标关系信息;根据目标关系信息,以及每个属性与目标实体之间的相对位置,确定对应的标注样式信息,其中,标注样式信息用于标注目标关系信息。
Description
技术领域
本公开涉及计算机领域,具体涉及自然语言处理和智慧医疗,尤其涉及一种用于确定标注样式信息的方法、装置、介质及程序产品。
背景技术
病历是是医务人员对患者疾病的发生、发展、转归进行检查、诊断、治疗等医疗活动过程的记录,也是对采集到的资料加以归纳、整理、综合分析并按规定的格式和要求书写的患者医疗健康档案。随着计算机及互联网技术的发展,大部分医院己实现临床病历的电子化,电子病历是利用电子设备来记录、保存、管理、传输和重现数字化的医疗记录,具有安全可靠以及方便记录、存储、共享等优点。
现阶段,可以通过对电子病历进行大数据分析,从电子病历中提取有价值可利用的信息,以得到医护人员需要查找的关键信息。
发明内容
本公开实施例提出了一种用于确定标注样式信息的方法、装置、介质及程序产品。
第一方面,本公开实施例提出了一种用于确定标注样式信息的方法,包括:获取病历文本;对病历文本进行识别,得到病历文本中的目标实体和至少一个属性中每个属性之间的目标关系信息;根据目标关系信息,以及每个属性与目标实体之间的相对位置,确定对应的标注样式信息,其中,标注样式信息用于标注目标关系信息。
第二方面,本公开实施例提出了一种用于确定标注样式信息的装置,包括:文本获取模块,被配置成获取病历文本;文本识别模块,被配置成对病历文本进行识别,得到病历文本中的目标实体和至少一个属性中每个属性之间的目标关系信息;样式确定模块,被配置成根据目标关系信息,以及每个属性与目标实体之间的相对位置,确定对应的标注样式信息,其中,标注样式信息用于标注目标关系信息。
第三方面,本公开实施例提出了一种电子设备,包括:至少一个处理器;以及与至少一个处理器通信连接的存储器;其中,存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令,指令被至少一个处理器执行,以使至少一个处理器能够执行如第一方面描述的方法。
第四方面,本公开实施例提出了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,计算机指令用于使计算机执行如第一方面描述的方法。
第五方面,本公开实施例提出了一种计算机程序产品,包括计算机程序,计算机程序在被处理器执行时实现如第一方面描述的方法。
本公开实施例提供的用于确定标注样式信息的方法、装置、介质及程序产品,首先获取病历文本;然后对所述病历文本进行识别,得到所述病历文本中的目标实体和至少一个属性中每个属性之间的目标关系信息;最后根据所述目标关系信息,以及所述每个属性与所述目标实体之间的相对位置,确定对应的标注样式信息,其中,所述标注样式信息用于标注所述目标关系信息。能够基于病历文本中目标实体和至少一个属性之间的目标关系信息,以及属性与目标实体之间的相对位置,确定了对应的标注样式信息,实现了对目标实体与属性之间的目标关系信息的标注,进而能够准确地获取目标实体与属性之间的目标关系信息。
应当理解,本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征,也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述,本公开的其它特征、目的和优点将会变得更明显。附图用于更好地理解本方案,不构成对本公开的限定。其中:
图1是本公开可以应用于其中的示例性***架构图;
图2是根据本公开的用于确定标注样式信息的方法的一个实施例的流程图;
图3是根据本公开的用于确定标注样式信息的方法的一个实施例的流程图;
图4(a)~图4(d)为标注样式信息的示意图;
图5是根据本公开的用于确定标注样式信息的方法的一个应用场景的示意图;
图6是根据本公开的用于确定标注样式信息的装置的一个实施例的结构示意图;
图7是用来实现本公开实施例的电子设备的框图。
具体实施方式
以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明,其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解,应当将它们认为仅仅是示范性的。因此,本领域普通技术人员应当认识到,可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改,而不会背离本公开的范围和精神。同样,为了清楚和简明,以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
需要说明的是,在不冲突的情况下,本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。
图1示出了可以应用本公开的用于确定标注样式信息的方法或用于确定标注样式信息的装置的实施例的示例性***架构100。
如图1所示,***架构100可以包括终端设备101、102、103,网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型,例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互,以接收病历文本等。终端设备101、102、103上可以安装有各种客户端应用、智能交互应用,例如图像处理应用、文本处理应用等等。
终端设备101、102、103可以是硬件,也可以是软件。当终端设备101、102、103为硬件时,终端设备可以为与用户通过键盘、触摸板、触摸屏、遥控器、语音交互或手写设备等一种或多种方式进行人机交互的电子产品,例如PC(Personal Computer,个人计算机)、手机、智能手机、PDA(Personal Digital Assistant,个人数字助手)、可穿戴设备、PPC(PocketPC,掌上电脑)、平板电脑、智能车机、智能电视、智能音箱、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。当终端设备101、102、103为软件时,可以安装在上述电子设备中。其可以实现成多个软件或软件模块,也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。
服务器105可以提供各种服务。例如,服务器105可以获取病历文本;对病历文本进行识别,得到病历文本中的目标实体和至少一个属性中每个属性之间的目标关系信息;根据目标关系信息,以及每个属性与目标实体之间的相对位置,确定对应的标注样式信息,其中,标注样式信息用于标注目标关系信息。
需要说明的是,服务器105可以是硬件,也可以是软件。当服务器105为硬件时,可以实现成多个服务器组成的分布式服务器集群,也可以实现成单个服务器。当服务器105为软件时,可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务),也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。
需要说明的是,本公开实施例所提供的用于确定标注样式信息的方法一般由服务器105执行,相应地,用于确定标注样式信息的装置一般设置于服务器105中。
应该理解,图1中的电子设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要,可以具有任意数目的电子设备、网络和服务器。
继续参考图2,其示出了根据本公开的用于确定标注样式信息的方法的一个实施例的流程200。该用于确定标注样式信息的方法可以包括以下步骤:
步骤201,获取病历文本。
在本实施例中,用于确定标注样式信息的方法的执行主体(例如图1所示的服务器105)可以获取病历文本。上述病历文本可以为病历数据中的文本,病历数据的类型可以为图像或文本。
在这里,上述病历信息可以包括症状、疾病和药品名称等。通过光学字符识别(Optical Character Recognition,OCR)技术或OCR识别模型,从病历数据中获取病历文本。
其中,OCR识别模型可以将病历文本和病历文本的识别结果作为训练样本进行训练所得到的模型。
本公开的技术方案中,所涉及的用户个人信息的收集、存储、使用、加工、传输、提供和公开等处理,均符合相关法律法规的规定,且不违背公序良俗。
步骤202,对病历文本进行识别,得到病历文本中的目标实体和至少一个属性中每个属性之间的目标关系信息。
在实施例中,上述执行主体可以对病历文本进行识别,以得到病历文本中的目标实体和与目标实体具有目标关系信息的至少一个属性;之后,确定至少一个属性与目标实体之间的目标关系信息。上述目标实体可以为医学领域的实体,该目标实体可以包括:疾病、症状、药物、检查、体征、治疗等。上述属性可以为具有医学经验的从业者结合业务需求设定,该属性可以包括:部位、发生时间、持续时间、频率、大小、数量、程度、诱因、加重因素、减轻因素、性质、颜色、气味、状态、分期/型、剂量、药效、给药方式、治疗效果、检查描述值等类。上述目标关系信息可以用于表征目标实体与每个属性之间的关系。例如,目标实体与属性之间的目标关系信息为发生频率。上述目标实体可以为病历文本中的至少一个实体。
对应地,在该示例中,对病历文本进行识别,得到病历文本中的目标实体和对应的至少一个属性可以包括:通过自然语言理解(NLU),对病历文本进行识别,以得到病历文本的识别结果;之后,通过预设表确定病历文本中目标实体,以及目标实体对应的至少一个属性,该预设表包括目标实体和对应的属性,该属性表可以通过已出版书籍和/或相关医疗文件生成。或,通过OCR识别模型对病历文本进行识别,以得到病历文本的识别结果;之后,通过预设表确定病历文本中目标实体,以及目标实体对应的至少一个属性。
需要说明的是,在得到目标实体和属性之间的目标关系信息之后,可以生成结构化病历。
步骤203,根据目标关系信息,以及至少一个属性中每个属性与目标实体之间的相对位置,确定标注样式信息。
在本实施例中,上述执行主体可以根据目标关系信息,以及至少一个属性中每个属性与目标实体之间的相对位置,确定标注样式信息。上述相对位置可以为每个属性在电子设备的屏幕上的位置信息与目标实体在电子设备的屏幕上的位置信息之间的位置。
在这里,标注样式信息可以用于通过标注线条和/或标注文本标注目标实体与每个属性之间的目标关系信息。
本公开实施例提供的用于确定标注样式信息的方法,首先获取病历文本;然后对所述病历文本进行识别,得到所述病历文本中的目标实体和至少一个属性中每个属性之间的目标关系信息;最后根据所述目标关系信息,以及所述每个属性与所述目标实体之间的相对位置,确定对应的标注样式信息,其中,所述标注样式信息用于标注所述目标关系信息。能够基于病历文本中目标实体和至少一个属性之间的目标关系信息,以及属性与目标实体之间的相对位置,确定对应的标注样式信息,实现了对目标实体与属性之间的目标关系信息的标注,进而能够准确地获取目标实体与属性之间的关系信息。
进一步参考图3,图3示出了根据本公开的用于确定标注样式信息的方法的另一个实施例的流程300。该用于确定标注样式信息的方法可以包括以下步骤:
步骤301,获取病历文本。
步骤302,对病历文本进行识别,得到病历文本中的目标实体和至少一个属性中每个属性之间的目标关系信息。
步骤303,根据至少一个属性中每个属性的位置信息和目标实体的位置信息,确定每个属性与目标实体之间的相对位置。
在本实施例中,用于确定标注样式信息的方法的执行主体(例如图1所示的服务器105)可以根据至少一个属性中每个属性的位置信息,确定每个属性与目标实体之间的相对位置。
具体地,可以根据病历文本中每个属性,以及目标实体在服务器(例如图1所示的服务器105)的屏幕上的位置信息,确定每个属性与目标实体之间的相对位置。
在一个示例中,可以通过offsetLeft和offsetTop确定目标实体和属性的位置信息。进而可以通过目标实体和属性的offsetLeft和offsetTop的差值确定目标实体和属性的相对位置。
步骤304,根据目标关系信息,以及每个属性对应的相对位置,确定标注样式信息。
在本实施例中,上述执行主体根据目标关系信息,以及每个属性对应的相对位置,确定标注样式信息。
在这里,可以预先建立标注样式信息与目标关系信息和每个属性对应的相对位置之间的映射关系,以根据目标关系信息和每个属性对应的相对位置,确定标注样式信息。上述标注样式信息可以用于标注每个属性和目标实体之间的目标关系信息。上述标注样式信息可包括标注线条和/或标注文本。标注样式信息的样式呈现形式可包括静态显示、动态显示等。
在本实施例中,步骤301、302具体操作分别已在图2所示的实施例中步骤201、202进行了详细的介绍,在此不再赘述。
从图3中可以看出,与图2对应的实施例相比,本实施例中的用于确定标注样式信息的方法突出了确定标注样式信息的步骤。由此,本实施例描述的方案根据至少一个属性中每个属性的位置信息和目标实体的位置信息,确定每个属性与目标实体之间的相对位置;之后根据目标关系信息,以及根据每个属性对应的相对位置,确定标注样式信息;能够基于至少一个属性中每个属性的位置信息和目标实体的位置信息所确定的相对位置,以及目标关系信息,确定对应的标注样式信息,实现了对目标实体与属性之间的目标关系信息的标注,进而能够准确地获取目标实体与属性之间的关系信息。
在本实施例的一些可选的实现方式中,根据至少一个属性中每个属性的位置信息和目标实体的位置信息,确定每个属性与目标实体之间的相对位置,可以包括:
根据预设屏幕的尺寸信息,确定病历文本中至少一个属性和目标实体在预设屏幕上的位置信息;根据每个属性的位置信息和目标实体的位置信息,确定每个属性与目标实体之间的相对位置。
在本实现方式中,上述执行主体可以根据预设屏幕的尺寸信息,确定病历文本中每个属性和目标实体在预设屏幕上的位置信息;之后,根据每个属性的位置信息和目标实体的位置信息,确定每个属性与目标实体之间的相对位置。上述预设屏幕可以为服务器(例如图1所示的服务器105)的屏幕,该预设屏幕用于显示病历文本。根据预设屏幕的尺寸信息,可以确定病历文本在预设屏幕上显示排布,例如,病历文本在预设屏幕上显示3行。
在本实现方式中,在预设屏幕的尺寸信息发生变化时,该用于确定标注样式信息的方法还可以包括:
根据新的尺寸信息,确定属性与目标实体之间的相对位置,重新确定标注样式信息;或,在预设屏幕的尺寸信息发生变化之前(例如,在执行完步骤203之后),获取标注样式信息的图像,以在预设屏幕的尺寸信息发生变换时,将该标注样式信息的图像显示在新的尺寸信息对应的屏幕上。
在一个示例中,在预设屏幕的尺寸信息发生变化后,可以通过window.addEventListener对新的尺寸信息进行监听,然后通过节流算法(例如,间隔100ms)重新确定标注样式信息。
在本实现方式中,上述执行主体可以根据预设屏幕的持续信息,确定病历文本中至少一个属性中每个属性信息的位置信息,以及目标实体的位置信息,确定每个属性与目标实体之间的相对位置。
在本实施例的一些可选的实现方式中,标注样式信息可以包括:标注文本和/或标注线条。
在本实现方式中,上述标注文本可以用于展示每个属性和目标实体之间的目标关系信息。该标注文本可以包括以下至少一项:文本的字体大小、颜色、字符间距。上述标注线条可以通过线条连接每个属性和目标实体,该标注线条可以包括线型(例如,虚线或实线或透明的线或有箭头的线条),线宽、线颜色等。
在这里,标注文本用于标注目标关系信息,标注线条用于指向目标关系信息对应的属性和目标实体。
在一个示例中,在图4(a)中,标注文本用于标注‘咳嗽(即,目标主体)’和‘反复’之间的目标关系信息(即,‘发生频率’),标注线条用于指向‘咳嗽’和‘反复’,标注线条的箭头指向‘咳嗽’。
需要说明的是,上述标注文本、标注线条的显示效果可以根据用户的需求或屏幕的尺寸信息进行设置。
在本实现方式中,可以根据标注样式信息包括的标注文本和/或标注线条,对每个属性和目标实体之间的目标关系信息进行标注。
在本实施例的一些可选的实现方式中,若标注样式信息包括标注文本和标注线条,该标注文本包括以下至少一项:标注文本在标注线条上的位置信息、标注文本的间距。
标注线条可以包括:连线起点和连线终点,连线起点用于指向每个属性,连线终点用于指向目标实体。
需要说明的是,标注文本可以在标注线条的任意方向上,例如,在标注线条的上方、下方等任意位置;或,标注文本显示在标注线条上。
在本实现方式中,可以通过标注线条和标注文本标注属性和目标实体之间的目标关系信息。
在本实施例的一些可选的实现方式中,该标注文本可以包括以下至少一项:标注文本的位置信息、标注文本的间距、标注文本的字型信息。
在本实现方式中,标注文本的位置信息可以为标注文本在预设屏幕(例如图1所示的服务器105的屏幕)上的位置信息。标注文本的间距可以为标注文本中字符之间的间距。标注文本的字型信息可以包括标注文本的字体、颜色、高度等于字体相关的信息。
在本实现方式中,标注文本的高度可以低于标注线条的高度,以避免标注文本和标注线条重叠。
在本实施例的一些可选的实现方式中,标注线条可以包括连线起点和连线终点,该连线起点可以用于指向每个属性,该连线终点可以用于指向目标实体;或该连线起点可以用于指向目标实体,该连线终点可以用于指向每个属性。
在本实现方式中,可以通过标注线条的指向,来确定某一标注文本对应的属性与目标实体。
在本实现方式中,可以通过标注线条的指向,体现出具有对应关系的属性和目标实体。
在本实施例的一些可选的实现方式中,标注线条还可以包括第一拐点,标注文本显示在第一拐点的预设方向上。
在本实现方式中,标注文本显示在标注线条的第一拐点的预设方向上,例如,标注文本显示在第一拐点的上方、下方、左方、右方、或其他任意位置。
在本实现方式中,上述执行主体可以在标注线条的第一拐点的预设方向显示标注文本。
在本实施例的一些可选的实现方式中,标注线条还可以包括第一拐点和第二拐点,标注文本显示在第一拐点和第二拐点连线的预设方向上。
在本实现方式中,标注文本可以显示第一拐点和第二拐点连线的预设方向上,例如,标注文本显示在第一拐点和第二拐点连线的上方、下方、左方、右方、或其他任意位置。
需要说明的是,标注线条在第一拐点和第二拐点的拐角可以为任意角度,只要与病历文本之间不重叠,都可以纳入本公开实施例的范围。可选的,标注线条在第一拐点和/或第二拐点的拐角为90度。
在图4(a)中,标注文本显示在第一拐点和第二拐点的连线的上方,第一该店和第二拐点的拐角为90度。在该4(a)中,属性与目标实体显示在预设屏幕的同一行,目标关系信息包括‘反复’与‘咳嗽’之间的目标关系信息为‘发生频率’,‘10余年’与‘咳嗽’之间的目标关系信息为“时间”,‘加重’与‘咳嗽’之间的目标关系信息为‘转归状态’,‘3天’与‘咳嗽’之间的目标关系信息为‘转归时间’,其中,‘发生频率’、‘时间’、‘转归状态’、‘转归时间’为标注文本。在该4(a)中,‘反复、10余年、加重、3天’与‘咳嗽’之间的标注线条分别由‘反复、10余年、加重、3天’指向‘咳嗽’;标注线条上的箭头指向‘咳嗽’。
在图4(b)中,属性和目标实体显示在预设屏幕(例如图1所示的服务器105的屏幕)的不同行。
在该图4(b)中,‘咳嗽(即,目标实体)’与‘2006’之间的目标关系信息为‘时间’;‘咳嗽’与‘春季起受凉后’之间的目标关系信息为‘诱发条件’;‘咳嗽’与‘反复’之间的目标关系信息为‘发生频率’;‘咳嗽’与‘大量’之间的目标关系信息为‘程度’;‘咳嗽’与‘给予头孢类抗生素感染后’之间的目标关系信息为‘转归条件’;‘咳嗽’与‘症状逐渐缓解’之间的目标关系信息为‘转归状态’。
需要说明的是,如果在目标实体上面的或与目标实体在同一行的属性时,属性作为标注线条的连线起点,向上方移动,横向移动到目标实体上方,最终指向目标实体。如果在目标实体下面的属性时,属性作为标注线条的连线起点,向上方移动至本行的上方,横向移动到目标实体的下方,最终指向目标实体。
在图4(c)中,病历文本在预设屏幕(例如图1所示的服务器105的屏幕)上显示了3行,其中,目标实体显示在第2行。
在该图4(c)中,‘喘息(即,目标实体)’与‘2006年秋季’之间的目标关系信息为‘时间’;‘喘息’与‘受凉后’之间的目标关系信息为‘诱发条件’;‘喘息’与‘活动后’之间的目标关系信息为‘转归条件’;‘喘息’与‘加重’之间的目标关系信息为‘转归状态’;‘喘息’与‘抗感染治疗后’之间的目标关系信息为‘转归条件’;‘喘息’与‘1个月’之间的目标关系信息为‘转归时间’;‘喘息’与‘逐渐缓解’之间的目标关系信息为‘转归状态’。
需要说明的是,如果属性在目标实体上一行的或与目标实体同一行时,属性作为标注线条的连线起点,向上方移动,横向移动到目标实体上方,最终指向目标实体。如果属性在目标实体下一行,属性作为标注线条的连线起点,向上方移动至本行的上方,横向移动到目标实体下方,最终指向目标实体。
在图4(d)中,病历文本在预设屏幕(例如图1所示的服务器105的屏幕)上显示了2行,其中,目标实体显示在第2行。
在该图4(d)中,‘喘息(即,目标实体)’与‘2010年12月’之间的目标关系信息为‘时间’;‘喘息’与‘受凉后’之间的目标关系信息为‘诱发条件’;‘喘息’与‘再次出现’之间的目标关系信息为‘发生频率’;‘喘息’与‘明显咳嗽’之间的目标关系信息为‘伴随状态’。
需要说明的是,属性作为标注线条的连线起点,向上方移动,横向移动到目标实体上方,最终指向目标实体。
在本实现方式中,可以在标注线条的第一拐点和第二拐点连线的预设方向上显示标注文本。
在本实施例的一些可选的实现方式中,若至少一个属性中包括的至少两个属性同行显示在预设屏幕上,至少两个属性中每个属性对应的标注线条在预设屏幕上的高度不同。
在本实现方式中,上述执行主体可以按照至少两个属性中每个属性对应的预设高度在预设屏幕上显示该属性对应的标注线条。
需要说明的是,预设高度可以根据预设屏幕的尺寸信息和/或用户的需求设定。
在本实现方式中,为了避免多个属性对应的标注线条重叠,可以将多个属性中每个属性对应的标注线条按照不同的高度进行显示。
在本实施例的一些可选的实现方式中,至少两个属性中每个属性对应的标注线条在预设屏幕上的高度为每个属性在预设屏幕上的显示次序与预设高度的乘积。
在本实现方式中,上述执行主体可以按照至少两个属性中每个属性在预设屏幕上的显示次序与预设高度的乘积,确定其对应的标注线条的高度。
在一个示例中,按照病历文本在预设屏幕上的显示次序对至少两个属性中的每个属性进行标号,index从1开始。通过options中的lineHeight与index的乘积确定标注线条的高度,从而可以实现标注线条分层显示,避免连线互相重叠。
对应地,在4(a)中,‘反复’、‘10余年’、‘加重’、‘3天’对应的标注线条的高度不同,且标注线条的高度依次为1*lineHeight、2*lineHeight、3*lineHeight、4*lineHeight。
需要说明的是,lineHeight可以为病历文本中每行文本的高度,或由用户随机设定。
另外,标注文本的高度可以小于对应的标注线条的高度。
在本实现方式中,为了避免多个属性对应的标注线条重叠,可以将多个属性中每个属性对应的标注线条按照不同的高度进行显示。
在本实施例的一些可选的实现方式中,该用于确定标注样式信息的方法还包括:获取预设关系信息;响应于目标关系信息不符合预设关系信息,展示医嘱质控提示信息。
在本实现方式中,上述执行主体可以获取预设关系信息,以在目标关系信息与预设关系信息不一致时,显示医嘱质控提示信息。
在一个示例中,‘咳嗽’与‘10余年’对应的目标关系信息为‘转归条件’;‘咳嗽’与‘10余年’对应的预设关系信息为‘时间’。此时,目标关系信息与预设关系信息不一致,显示医嘱质控提示信息。例如,‘转归条件’高亮、红颜色显示等;或文本提醒目标关系信息与预设关系信息不一致;或语音提醒目标关系信息与预设关系信息不一致。
在本实现方式中,可以准确的标注出病历文本中的目标实体和属性之间的目标关系信息,从而提高医嘱质控的准确率。
在本实施例的一些可选的实现方式中,可以通过内嵌元素(span标签)或SVG绘制标注线条和标注文本。
在这里,Span标签位于属性的span标签内部,属性的span标签相对定位,内嵌元素绝对定位。Span标签在绘制标注线条过程中,标注线条连线起点相对属性绝对定位,无需重复确定连线起点的位置。
在这里,可通过可伸缩矢量图(Scalable Vector Graphics,SVG)绘制标注线条和标注文本。该SVG可以用来处理图形类需求。对于相对复杂的可视化图形,通过在原始元素上嵌入画布,可以在SVG画布上实现属性关系的标注。SVG能够解耦标注文本和标注线条,有利于项目的维护。
在一个示例中,可以通过“span”标签绘制标注线条:从属性指出的线条,源头在属性左侧的上方,高度为options中的lineHeight与index的乘积。
需要说明的是,js可以通过createElement、appendChild的方法在属性和主体之间绘制连线。连线的起点为属性左侧的位置,终点为主体左侧的位置。
在本实现方式中,标注线条的起点相对属性绝对定位,无需重复确定标注线条的起点位置。
在一个示例中,可以按照如下的方式绘制连线源头和目标的横线(例如,第一拐点和第二拐点的连线)。
具体地,连线源头和目标的横线的left位置受到属性在目标实体的左侧或右侧的影响。当属性在目标实体左侧时,连线的left坐标为0;当属性在目标实体右侧时,连线的left坐标为负的属性相对目标实体的距离的绝对值。Top的位置与从属性指出的线条中height的计算过程一致,为负的options中的lineHeight与index的乘积。连线的宽度为属性相对目标实体的距离的绝对值。
在一个示例中,可以按照如下的方式绘制横线(例如,第一拐点和第二拐点的连线)上的标注文本。
具体地,横线上的标注文本在连线源头和目标的横线的中间,当属性在目标实体左侧时,连线的left坐标为属性相对目标实体的距离的绝对值的一半;当属性在目标实体右侧时,连线的left坐标为负的属性相对目标实体的距离的绝对值的一半。文本的top值比连线源头和目标的横线位置稍高,为负的options中的lineHeight与index的乘积加上一个固定高度,例如14px。
在一个示例中,可以按照如下的方式绘制指向目标实体的线条(例如,第一拐点(例如,靠近连线终点的拐点)与连线终点的连线)。
具体地,指向目标实体的线条的left位置受到属性在目标实体的左侧或右侧的影响。此外,该线条的高度height和bottom位置受到属性在目标实体上侧(包括属性和目标实体在同一行)或下侧的影响。
在一个示例中,可以按照如下的方式绘制指向标注线条上的箭头。
具体地,指向目标实体的线条的left位置受到属性在目标实体的左侧或右侧的影响。此外,该线条的高度height和bottom位置受到属性在目标实体上侧(包括属性和目标实体在同一行)或下侧的影响。
在本实施例的一些可选的实现方式中,为了使标注文本和标注线条与病历文本不重叠显示在预设屏幕上,该用于确定标注样式信息的方法还包括:设置病历文本在预设屏幕上的显示要求。
在一个示例中,该显示要求可以包括以下至少一项:
(1)每行最多可以显示5~12个属性;(2)属性折行时,以属性中第一个文字的左侧为标注线条的连线起点绘制标注线条;(3)目标实体属性抽离区域设置预设宽度,例如250px。
在一个示例中,该显示要求还可以包括:病历文本在预设屏幕上的行间距。
在本实现方式中,可以将该行的第一个属性的布局设为行内块元素(display:inline-block)。通过两行之间的标注线条的个数计算出行间距。
在本实现方式中,在确定病历文本中目标主体和属性在文本中的位置信息,就可以实现对标注样式信息的确定,从而降低开发成本。此外。
进一步参考图5,图5示出了根据本公开的用于确定标注样式信息的方法的一个应用场景的示意图。在该应用场景中,用户可以点击选择显示在服务器501(例如图1所示的服务器105)屏幕上的病历文本中的实体(例如,‘咳嗽’),在屏幕上显示标注样式信息,该标注样式信息用于标注实体和对应的至少一个属性之间的目标关系信息实体具有对应关系。
在图5中,在‘咳嗽’被选中之后,在预设屏幕上显示如下:‘反复’与‘咳嗽’之间的目标关系信息为‘发生频率’,‘10余年’与‘咳嗽’之间的目标关系信息为“时间”,‘加重’与‘咳嗽’之间的目标关系信息为‘转归状态’,‘3天’与‘咳嗽’之间的目标关系信息为‘转归时间’,其中,‘发生频率’、‘时间’、‘转归状态’、‘转归时间’为标注文本。在该4(a)中,‘反复、10余年、加重、3天’与‘咳嗽’之间的标注线条分别由‘反复、10余年、加重、3天’指向‘咳嗽’;标注线条上的箭头指向‘咳嗽’。
在本实现方式中,可以通过span标签或SVG,在预设屏幕上生成所述标注样式信息。
进一步参考图6,作为对上述各图所示方法的实现,本公开提供了一种用于确定标注样式信息的装置的一个实施例,该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应,该装置具体可以应用于各种电子设备中。
如图6所示,本实施例的用于确定标注样式信息的装置600可以包括:文本获取模块601、文本识别模块602和样式确定模块603。其中,文本获取模块601,被配置成获取病历文本;文本识别模块602,被配置成对病历文本进行识别,得到病历文本中的目标实体和至少一个属性中每个属性之间的目标关系信息;样式确定模块603,被配置成根据目标关系信息,以及每个属性与目标实体之间的相对位置,确定对应的标注样式信息,其中,标注样式信息用于标注目标关系信息。
在本实施例中,用于确定标注样式信息的装置600中:信息获取模块601、需求确定模块602、权重确定模块603和结果确定模块604的具体处理及其所带来的技术效果可分别参考图2对应实施例中的步骤201-204的相关说明,在此不再赘述。
在本实施例的一些可选的实现方式中,样式确定模块603,包括:位置确定单元,被配置成根据至少一个属性中每个属性的位置信息和目标实体的位置信息,确定每个属性与目标实体之间的相对位置;样式确定单元,被配置成根据目标关系信息,以及每个属性对应的相对位置,确定标注样式信息。
在本实施例的一些可选的实现方式中,位置确定单元,进一步被配置成:根据预设屏幕的尺寸信息,确定病历文本中每个属性和目标实体在预设屏幕上的位置信息;根据每个属性和目标实体在预设屏幕上的位置信息,确定每个属性与目标实体之间的相对位置。
在本实施例的一些可选的实现方式中,标注样式信息包括:标注文本和/或标注线条;其中,标注文本用于标注目标关系信息,标注线条用于指向目标关系信息对应的属性和目标实体。
在本实施例的一些可选的实现方式中,标注线条包括:第一拐点和第二拐点,标注文本显示在第一拐点和第二拐点连线的预设方向上。
在本实施例的一些可选的实现方式中,若至少一个属性中包括的至少两个属性同行显示在预设屏幕上,至少两个属性中每个属性对应的标注线条在预设屏幕上的高度不同。
在本实施例的一些可选的实现方式中,至少两个属性中每个属性对应的标注线条在预设屏幕上的高度为每个属性在预设屏幕上的显示次序与预设高度的乘积。
在本实施例的一些可选的实现方式中,该用于确定标注样式信息的装置还包括:信息获取模块,被配置成获取预设关系信息;信息展示模块,被配置成响应于目标关系信息不符合预设关系信息,展示医嘱质控提示信息。
在本实施例的一些可选的实现方式中,该用于确定标注样式信息的装置还包括:生成样式模块,被配置成利用span标签或SVG,在预设屏幕上生成标注样式信息。
根据本公开的实施例,本公开还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。
图7示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备700的示意性框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机,诸如,膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置,诸如,个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例,并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。
如图7所示,设备700包括计算单元701,其可以根据存储在只读存储器(ROM)702中的计算机程序或者从存储单元708加载到随机访问存储器(RAM)703中的计算机程序,来执行各种适当的动作和处理。在RAM 703中,还可存储设备700操作所需的各种程序和数据。计算单元701、ROM 702以及RAM 703通过总线704彼此相连。输入/输出(I/O)接口705也连接至总线704。
设备700中的多个部件连接至I/O接口705,包括:输入单元706,例如键盘、鼠标等;输出单元707,例如各种类型的显示器、扬声器等;存储单元708,例如磁盘、光盘等;以及通信单元709,例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元709允许设备700通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
计算单元701可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元701的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元701执行上文所描述的各个方法和处理,例如用于确定标注样式信息的方法。例如,在一些实施例中,用于确定标注样式信息的方法可被实现为计算机软件程序,其被有形地包含于机器可读介质,例如存储单元708。在一些实施例中,计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 702和/或通信单元709而被载入和/或安装到设备700上。当计算机程序加载到RAM 703并由计算单元701执行时,可以执行上文描述的用于确定标注样式信息的方法的一个或多个步骤。备选地,在其他实施例中,计算单元701可以通过其他任何适当的方式(例如,借助于固件)而被配置为执行用于确定标注样式信息的方法。
本文中以上描述的***和技术的各种实施方式可以在数字电子电路***、集成电路***、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上***的***(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括:实施在一个或者多个计算机程序中,该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程***上执行和/或解释,该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器,可以从存储***、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令,并且将数据和指令传输至该存储***、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器,使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行,作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本公开的上下文中,机器可读介质可以是有形的介质,其可以包含或存储以供指令执行***、装置或设备使用或与指令执行***、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体***、装置或设备,或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互,可以在计算机上实施此处描述的***和技术,该计算机具有:用于向用户显示信息的显示装置(例如,CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器);以及键盘和指向装置(例如,鼠标或者轨迹球),用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互;例如,提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如,视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈);并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的***和技术实施在包括后台部件的计算***(例如,作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算***(例如,应用服务器)、或者包括前端部件的计算***(例如,具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机,用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的***和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算***中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如,通信网络)来将***的部件相互连接。通信网络的示例包括:局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。
计算机***可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器,也可以为分布式***的服务器,或者是结合了区块链的服务器。
人工智能是研究计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科,既有硬件层面的技术也有软件层面的技术。人工智能硬件技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理等技术;人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、语音识别技术、自然语音处理技术以及机器学习/深度学习、大数据处理技术、知识图谱技术等几大方向。
应该理解,可以使用上面所示的各种形式的流程,重新排序、增加或删除步骤。例如,本发公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行,只要能够实现本公开提及的技术方案所期望的结果,本文在此不进行限制。
上述具体实施方式,并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是,根据设计要求和其他因素,可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等,均应包含在本公开保护范围之内。
Claims (21)
1.一种用于确定标注样式信息的方法,包括:
获取病历文本;
对所述病历文本进行识别,得到所述病历文本中的目标实体和至少一个属性中每个属性之间的目标关系信息;
根据所述目标关系信息,以及所述每个属性与所述目标实体之间的相对位置,确定对应的标注样式信息,其中,所述标注样式信息用于标注所述目标关系信息。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述根据所述目标关系信息,以及所述每个属性与所述目标实体之间的相对位置,确定对应的标注样式信息,包括:
根据所述至少一个属性中每个属性的位置信息和所述目标实体的位置信息,确定所述每个属性与目标实体之间的相对位置;
根据所述目标关系信息,以及所述每个属性对应的相对位置,确定所述标注样式信息。
3.根据权利要求2所述的方法,其中,所述根据所述至少一个属性中每个属性的位置信息和所述目标实体的位置信息,确定所述每个属性与目标实体之间的相对位置,包括:
根据预设屏幕的尺寸信息,确定所述病历文本中每个属性和目标实体在所述预设屏幕上的位置信息;
根据所述每个属性和目标实体在所述预设屏幕上的位置信息,确定所述每个属性与目标实体之间的相对位置。
4.根据权利要求1-3任一项所述的方法,其中,所述标注样式信息包括:标注文本和/或标注线条;其中,所述标注文本用于标注目标关系信息,所述标注线条用于指向目标关系信息对应的属性和目标实体。
5.根据权利要求4所述的方法,其中,所述标注线条包括:第一拐点和第二拐点,所述标注文本显示在所述第一拐点和第二拐点连线的预设方向上。
6.根据权利要求4或5所述的方法,其中,若至少一个属性中包括的至少两个属性同行显示在预设屏幕上,所述至少两个属性中每个属性对应的标注线条在预设屏幕上的高度不同。
7.根据权利要求6所述的方法,其中,所述至少两个属性中每个属性对应的标注线条在预设屏幕上的高度为每个属性在预设屏幕上的显示次序与预设高度的乘积。
8.根据权利要求1所述的方法,所述方法还包括:
获取预设关系信息;
响应于所述目标关系信息不符合预设关系信息,展示医嘱质控提示信息。
9.根据权利要求1或8所述的方法,所述方法还包括:
利用span标签或SVG,在预设屏幕上生成所述标注样式信息。
10.一种用于确定标注样式信息的装置,包括:
文本获取模块,被配置成获取病历文本;
文本识别模块,被配置成对所述病历文本进行识别,得到所述病历文本中的目标实体和至少一个属性中每个属性之间的目标关系信息;
样式确定模块,被配置成根据所述目标关系信息,以及所述每个属性与所述目标实体之间的相对位置,确定对应的标注样式信息,其中,所述标注样式信息用于标注所述目标关系信息。
11.根据权利要求10所述的装置,其中,所述样式确定模块,包括:
位置确定单元,被配置成根据所述至少一个属性中每个属性的位置信息和所述目标实体的位置信息,确定所述每个属性与目标实体之间的相对位置;
样式确定单元,被配置成根据所述目标关系信息,以及所述每个属性对应的相对位置,确定所述标注样式信息。
12.根据权利要求11所述的装置,其中,所述位置确定单元,进一步被配置成:
根据预设屏幕的尺寸信息,确定所述病历文本中每个属性和目标实体在所述预设屏幕上的位置信息;
根据所述每个属性和目标实体在所述预设屏幕上的位置信息,确定所述每个属性与目标实体之间的相对位置。
13.根据权利要求10-12任一项所述的装置,其中,所述标注样式信息包括:标注文本和/或标注线条;其中,所述标注文本用于标注目标关系信息,所述标注线条用于指向目标关系信息对应的属性和目标实体。
14.根据权利要求13所述的装置,其中,所述标注线条包括:第一拐点和第二拐点,所述标注文本显示在所述第一拐点和第二拐点连线的预设方向上。
15.根据权利要求13或14所述的装置,其中,若至少一个属性中包括的至少两个属性同行显示在预设屏幕上,所述至少两个属性中每个属性对应的标注线条在预设屏幕上的高度不同。
16.根据权利要求15所述的装置,其中,至少两个属性中每个属性对应的标注线条在预设屏幕上的高度为每个属性在预设屏幕上的显示次序与预设高度的乘积。
17.根据权利要求10所述的装置,所述装置还包括:
信息获取模块,被配置成获取预设关系信息;
信息展示模块,被配置成响应于所述目标关系信息不符合预设关系信息,展示医嘱质控提示信息。
18.根据权利要求10或17所述的装置,所述装置还包括:
生成样式模块,被配置成利用span标签或SVG,在预设屏幕上生成所述标注样式信息。
19.一种电子设备,包括:
至少一个处理器;以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-9中任一项所述的方法。
20.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-9中任一项所述的方法。
21.一种计算机程序产品,包括计算机程序,所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1-9中任一项所述的方法。
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116522935A (zh) * | 2023-03-29 | 2023-08-01 | 北京德风新征程科技股份有限公司 | 文本数据处理方法、处理装置和电子设备 |
Citations (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2004057458A2 (en) * | 2002-12-17 | 2004-07-08 | Terastat, Inc. | Method and system for dynamic visualization of multi-dimensional data |
US20100306242A1 (en) * | 2009-05-30 | 2010-12-02 | Edmond Kwok-Keung Chow | Methods and Systems for Annotation of Digital Informatin |
CN103970859A (zh) * | 2014-04-29 | 2014-08-06 | 杨立法 | 一种基于SVG的Google用户地图文本标注方法 |
CN110162779A (zh) * | 2019-04-04 | 2019-08-23 | 北京百度网讯科技有限公司 | 病历质量的评估方法、装置及设备 |
CN110968708A (zh) * | 2019-12-20 | 2020-04-07 | 华中师范大学 | 一种教育信息资源属性标注方法及*** |
CN111460765A (zh) * | 2020-03-30 | 2020-07-28 | 掌阅科技股份有限公司 | 电子书籍标注处理方法、电子设备及存储介质 |
CN111767410A (zh) * | 2020-06-30 | 2020-10-13 | 平安国际智慧城市科技股份有限公司 | 临床医疗知识图谱的构建方法、装置、设备及存储介质 |
CN111816311A (zh) * | 2020-07-22 | 2020-10-23 | 北京捷通华声科技股份有限公司 | 状态识别的方法、***、装置 |
CN111814664A (zh) * | 2020-07-07 | 2020-10-23 | 广联达科技股份有限公司 | 识别图纸中标注的方法、装置、计算机设备及存储介质 |
CN112507090A (zh) * | 2020-11-30 | 2021-03-16 | 北京百度网讯科技有限公司 | 用于输出信息的方法、装置、设备和存储介质 |
CN112528660A (zh) * | 2020-12-04 | 2021-03-19 | 北京百度网讯科技有限公司 | 处理文本的方法、装置、设备、存储介质和程序产品 |
WO2021139424A1 (zh) * | 2020-05-14 | 2021-07-15 | 平安科技(深圳)有限公司 | 文本内涵质量的评估方法、装置、设备及存储介质 |
CN113255583A (zh) * | 2021-06-21 | 2021-08-13 | 中国平安人寿保险股份有限公司 | 数据标注方法、装置、计算机设备和存储介质 |
-
2021
- 2021-08-24 CN CN202110974826.8A patent/CN113657325B/zh active Active
Patent Citations (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2004057458A2 (en) * | 2002-12-17 | 2004-07-08 | Terastat, Inc. | Method and system for dynamic visualization of multi-dimensional data |
US20100306242A1 (en) * | 2009-05-30 | 2010-12-02 | Edmond Kwok-Keung Chow | Methods and Systems for Annotation of Digital Informatin |
CN103970859A (zh) * | 2014-04-29 | 2014-08-06 | 杨立法 | 一种基于SVG的Google用户地图文本标注方法 |
CN110162779A (zh) * | 2019-04-04 | 2019-08-23 | 北京百度网讯科技有限公司 | 病历质量的评估方法、装置及设备 |
CN110968708A (zh) * | 2019-12-20 | 2020-04-07 | 华中师范大学 | 一种教育信息资源属性标注方法及*** |
CN111460765A (zh) * | 2020-03-30 | 2020-07-28 | 掌阅科技股份有限公司 | 电子书籍标注处理方法、电子设备及存储介质 |
WO2021139424A1 (zh) * | 2020-05-14 | 2021-07-15 | 平安科技(深圳)有限公司 | 文本内涵质量的评估方法、装置、设备及存储介质 |
CN111767410A (zh) * | 2020-06-30 | 2020-10-13 | 平安国际智慧城市科技股份有限公司 | 临床医疗知识图谱的构建方法、装置、设备及存储介质 |
CN111814664A (zh) * | 2020-07-07 | 2020-10-23 | 广联达科技股份有限公司 | 识别图纸中标注的方法、装置、计算机设备及存储介质 |
CN111816311A (zh) * | 2020-07-22 | 2020-10-23 | 北京捷通华声科技股份有限公司 | 状态识别的方法、***、装置 |
CN112507090A (zh) * | 2020-11-30 | 2021-03-16 | 北京百度网讯科技有限公司 | 用于输出信息的方法、装置、设备和存储介质 |
CN112528660A (zh) * | 2020-12-04 | 2021-03-19 | 北京百度网讯科技有限公司 | 处理文本的方法、装置、设备、存储介质和程序产品 |
CN113255583A (zh) * | 2021-06-21 | 2021-08-13 | 中国平安人寿保险股份有限公司 | 数据标注方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
耿骞等: "融合词语义表示和新词发现的领域本体演化——以产品评论数据为例", 《图书情报工作.》, 30 April 2021 (2021-04-30) * |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116522935A (zh) * | 2023-03-29 | 2023-08-01 | 北京德风新征程科技股份有限公司 | 文本数据处理方法、处理装置和电子设备 |
CN116522935B (zh) * | 2023-03-29 | 2024-03-29 | 北京德风新征程科技股份有限公司 | 文本数据处理方法、处理装置和电子设备 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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