科室导诊方法、装置以及设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种科室导诊方法、装置以及设备。设计基础是1)使病患自主自助进行科室导诊查询，无需配置大量的医护人力。2)在自主自助查询时需对两个维度问题一并克服，从病患角度，需要去除专业医学信息的困扰；从自助系统角度，需要提升对非专业病患输入的模糊查询信息的辨识和分析能力。因而，本发明专利技术提供的主要方案是先对输入的问诊文本进行初步科室识别和文本有效性判断，将可以直接进行科室推荐或非法问诊输入先行处理，进而采用文本分类以及关键信息检索的双策略联合方式，对无法直接推荐科室的有效的病情描述进行深入分析，从而给出准确、可靠的推荐就诊科室，引导患者顺利就医，进而缓解医院导诊咨询的压力。

Method, device and equipment of department guidance

【技术实现步骤摘要】
科室导诊方法、装置以及设备
本专利技术涉及智能应用交互
，尤其涉及一种结合了人工智能文本处理技术的科室导诊方法、装置以及设备。
技术介绍
随着当代就医问题的不断暴露，许多问题仍亟待解决。例如：由于医院的咨询台数量少而患者多，护士工作量大，无法帮助每一个病人，而导致患者在医院中就诊时对挂号科室有疑问却很难及时获得有效帮助，进而无法得到有效迅速的治疗。即便很多医院以及企业推出了网络问诊/分诊服务，但从技术方案方面来讲，现有的绝大多数导诊系统皆为基于特定模板的点选式导诊方案，科室导诊过程仅仅是让病患从多个病症选项模板中选择符合自身情况的一项或依据某一选项模板进行多轮提问。经实际应用以及反馈发现，该导诊方式的病症覆盖度以及对输入信息的准确性判断均不佳，导致经常出现科室导诊失败或给出错误科室推荐的情况，尤其现有的导诊系统过于依赖专业问询模板，也使得对普通病患用户的友好度不佳，增加了使用难度。
技术实现思路
本专利技术针对上述现有技术的弊端，提供了一种科室导诊方法、装置以及设备，本专利技术还相应提供了一种计算机可读存储介质以及一种计算机程序产品，通过以上形式，能够实现自动、智能地为病患提供科室导诊推荐，并且推荐结果更为准确可靠，改善病患的使用体验。关于上述本专利技术采用的技术方案具体如下：第一方面，本专利技术提供了一种科室导诊方法，包括：对输入的问诊文本进行初步科室识别以及文本有效性判断；基于未识别出科室的有效问诊文本，利用文本分类策略以及关键信息检索策略，获得作为候选的科室分类结果以及科室检索结果；利用所述科室分类结果以及所述科室检索结果，确定目标推荐科室。在其中一种可能的实现方式中，所述文本分类策略包括由预先训练的若干分类模型输出若干所述科室分类结果。在其中一种可能的实现方式中，所述关键信息检索策略包括：结合所述分类模型的处理，从所述有效问诊文本中确定关键信息；利用所述关键信息在预设的科室检索库中进行对应科室的检索。在其中一种可能的实现方式中，所述分类模型包括卷积神经网络；所述结合所述分类模型的处理，从所述有效问诊文本中确定关键信息包括：根据所述卷积神经网络的卷积层的输出，确定所述有效问诊文本中每个字对应的特征参数；基于所述卷积神经网络的最优科室分类结果以及所述特征参数，确定所述有效问诊文本中关键词的分布情况。在其中一种可能的实现方式中，所述结合所述分类模型的处理，从所述有效问诊文本中确定关键信息具体包括：获取最后一个卷积层输出的特征图；对所述特征图降维，得到表征所述有效问诊文本中各字符的单层特征向量及其特征参数；利用所述最优科室分类结果对所述特征参数求导，得到相应所述最优科室分类结果的类激活映射；根据所述类激活映射的结果，确定所述有效问诊文本中各字的关键程度；根据所述关键程度，提取出若干关键词。在其中一种可能的实现方式中，对输入的问诊文本进行初步科室识别以及文本有效性判断采用以下方式的多种组合：关键词匹配、命名实体抽取以及语句合法性分类；所述关键词匹配，用于根据所述问诊文本以及预设的问诊词库进行关键词匹配，若匹配到则直接识别出相应科室；所述命名实体抽取，用于根据预设实体类型标签从所述问诊文本中抽取与其相应的实体信息，若抽取到则直接识别出相应科室；所述语句合法性分类，用于判断所述问诊文本是否为有效的问诊语句类型。在其中一种可能的实现方式中，所述对输入的问诊文本进行初步科室识别以及文本有效性判断包括：先对所述问诊文本进行所述关键词匹配；若未匹配到，则对所述问诊文本进行所述命名实体抽取；若未抽取到，则对所述问诊文本进行所述语句合法性分类；若分类结果为非法语句，则请求输入新的问诊文本；若分类结果为合法语句，则得到所述有效问诊文本。在其中一种可能的实现方式中，所述利用所述科室分类结果以及所述科室检索结果，确定目标推荐科室包括：将全部所述科室分类结果进行融合；利用所述科室检索结果对融合后的科室分类结果进行权重调整；根据权重调整结果，得到至少一个目标推荐科室。第二方面，本专利技术提供了一种科室导诊装置，包括：初步导诊模块，用于对输入的问诊文本进行初步科室识别以及文本有效性判断；深入导诊模块，用于基于未识别出科室的有效问诊文本，利用文本分类策略以及关键信息检索策略，获得作为候选的科室分类结果以及科室检索结果；目标确定模块，用于利用所述科室分类结果以及所述科室检索结果，确定目标推荐科室。在其中一种可能的实现方式中，所述深入导诊模块包括：文本分类子模块；所述文本分类子模块用于由预先训练的若干分类模型输出若干所述科室分类结果。在其中一种可能的实现方式中，所述深入导诊模块还包括：关键信息检索子模块；所述关键信息检索子模块具体包括：关键信息确定单元，用于结合所述分类模型的处理，从所述有效问诊文本中确定关键信息；科室检索单元，用于利用所述关键信息在预设的科室检索库中进行对应科室的检索。在其中一种可能的实现方式中，所述分类模型包括卷积神经网络；所述关键信息确定单元具体用于：根据所述卷积神经网络的卷积层的输出，确定所述有效问诊文本中每个字对应的特征参数；基于所述卷积神经网络的最优科室分类结果以及所述特征参数，确定所述有效问诊文本中关键词的分布情况。在其中一种可能的实现方式中，所述关键信息确定单元具体包括：特征图获取组件，用于获取最后一个卷积层输出的特征图；单层特征参数确定组件，用于对所述特征图降维，得到表征所述有效问诊文本中各字符的单层特征向量及其特征参数；类激活映射运算组件，用于利用所述最优科室分类结果对所述特征参数求导，得到相应所述最优科室分类结果的类激活映射；关键度确定组件，用于根据所述类激活映射的结果，确定所述有效问诊文本中各字的关键程度；关键词提取组件，用于根据所述关键程度，提取出若干关键词。在其中一种可能的实现方式中，所述初步导诊模块采用以下多种单元组合：关键词匹配单元、命名实体抽取单元以及语句合法性分类单元；所述关键词匹配单元，用于根据所述问诊文本以及预设的问诊词库进行关键词匹配，若匹配到则直接识别出相应科室；所述命名实体抽取单元，用于根据预设实体类型标签从所述问诊文本中抽取与其相应的实体信息，若抽取到则直接识别出相应科室；所述语句合法性分类单元，用于判断所述问诊文本是否为有效的问诊语句类型。在其中一种可能的实现方式中，所述初步导诊模块具体用于：先利用所述关键词匹配单元对所述问诊文本进行所述关键词匹配；若未匹配到，则利用所述命名实体抽取单元对所述问诊文本进行所述命名实体抽取；若未抽取到，则利用所述语句合法性分类单元对所述问诊文本进行所述语句合法性分类；若分类结果为非法本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种科室导诊方法，其特征在于，包括：/n对输入的问诊文本进行初步科室识别以及文本有效性判断；/n基于未识别出科室的有效问诊文本，利用文本分类策略以及关键信息检索策略，获得作为候选的科室分类结果以及科室检索结果；/n利用所述科室分类结果以及所述科室检索结果，确定目标推荐科室。/n

【技术特征摘要】
1.一种科室导诊方法，其特征在于，包括：
对输入的问诊文本进行初步科室识别以及文本有效性判断；
基于未识别出科室的有效问诊文本，利用文本分类策略以及关键信息检索策略，获得作为候选的科室分类结果以及科室检索结果；
利用所述科室分类结果以及所述科室检索结果，确定目标推荐科室。


2.根据权利要求1所述的科室导诊方法，其特征在于，所述文本分类策略包括由预先训练的若干分类模型输出若干所述科室分类结果。


3.根据权利要求2所述的科室导诊方法，其特征在于，所述关键信息检索策略包括：
结合所述分类模型的处理，从所述有效问诊文本中确定关键信息；
利用所述关键信息在预设的科室检索库中进行对应科室的检索。


4.根据权利要求3所述的科室导诊方法，其特征在于，所述分类模型包括卷积神经网络；
所述结合所述分类模型的处理，从所述有效问诊文本中确定关键信息包括：
根据所述卷积神经网络的卷积层的输出，确定所述有效问诊文本中每个字对应的特征参数；
基于所述卷积神经网络的最优科室分类结果以及所述特征参数，确定所述有效问诊文本中关键词的分布情况。


5.根据权利要求4所述的科室导诊方法，其特征在于，所述结合所述分类模型的处理，从所述有效问诊文本中确定关键信息具体包括：
获取最后一个卷积层输出的特征图；
对所述特征图降维，得到表征所述有效问诊文本中各字符的单层特征向量及其特征参数；
利用所述最优科室分类结果对所述特征参数求导，得到相应所述最优科室分类结果的类激活映射；
根据所述类激活映射的结果，确定所述有效问诊文本中各字的关键程度；
根据所述关键程度，提取出若干关键词。


6.根据权利要求1所述的科室导诊方法，其特征在于，对输入的问诊文本进行初步科室识别以及文本有效性判断采用以下方式的多种组合：关键词匹配、命名实体抽取以及语句合法性分类；
所述关键词匹配，用于根据所述问诊文本以及预设的问诊词库进行关键词匹配，若匹配到则直接识别出相应科室；
所述命名实体抽取，用于根据预设实体类型标签从所述问诊文本中抽取与其相应的实体信息，若抽取到则直接识别出相应科室；
所述语句合法性分类，用于判断所述问诊文本是否为有效的问诊语句类型。


7.根据权利要求6所述的科室导诊方法，其特征在于，所述对输入的问诊文本进行初步科室识别以及文...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘明录，吴及，刘喜恩，
申请(专利权)人：清华大学，科大讯飞股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11