一种基于知识图谱的疾病推理方法、装置、设备及储存介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种基于知识图谱的疾病推理方法、装置、设备及储存介质。方法包括：根据用户输入的第一表述语句在预设知识图谱进行知识抽取，以获得用户症状；将所述用户症状上传至图形数据库，并与所述图形数据库中的预设症状相匹配；若所述用户症状与所述图形数据库存在对应症状，则根据所述对应症状判断出确诊疾病；若所述用户症状与所述图形数据库不存在对应症状，则获取用户的多个患病信息，以推理出多个第一疑似患病集合；获取多个所述第一疑似患病集合的第一疾病交集，若所述第一疾病交集内只包含唯一疾病，则判定所述唯一疾病为第一确诊结论。本发明专利技术提供的一种基于知识图谱的疾病推理方法，准确的推理出疾病的类别，快速解决用户问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于知识图谱的疾病推理方法、装置、设备及储存介质
本专利技术涉及疾病推理
，特别涉及一种基于知识图谱的疾病推理方法、装置、设备及储存介质。
技术介绍
在疾病领域的对话机器人中，能不能准确的分析、判断访客所患的疾病信息对于对话能否顺利无误的进行下去至关重要。现有技术方案大多是依赖命名实体识别、实体对齐、文本分类或者疾病短语匹配的方案进行疾病识别，但是这些方案都或多或少会丢失上下文信息，如症状信息、生理现象、否定词等；同时，大多数场景访客是不知道自己患的是什么病的，也很难将自己的症状描述清楚，现有的方法直接根据有限的信息就给访客确诊也将会出现较多的误判。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于知识图谱的疾病推理方法、装置、设备及储存介质，以解决现有的疾病推理方法出现误判较多的问题，以实现提高疾病推理的准确性。本专利技术提供了一种基于知识图谱的疾病推理方法，包括：根据用户输入的第一表述语句在预设知识图谱进行知识抽取，以获得用户症状；将所述用户症状上传至图形数据库，并与所述图形数据库中的预设症状相匹配；若所述本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于知识图谱的疾病推理方法，其特征在于，包括：/n根据用户输入的第一表述语句在预设知识图谱进行知识抽取，以获得用户症状；/n将所述用户症状上传至图形数据库，并与所述图形数据库中的预设症状相匹配；/n若所述用户症状与所述图形数据库存在对应症状，则根据所述对应症状判断出确诊疾病；/n若所述用户症状与所述图形数据库不存在对应症状，则获取用户的多个患病信息，以推理出多个第一疑似患病集合；/n获取多个所述第一疑似患病集合的第一疾病交集，若所述第一疾病交集内只包含唯一疾病，则判定所述唯一疾病为第一确诊结论。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于知识图谱的疾病推理方法，其特征在于，包括：
根据用户输入的第一表述语句在预设知识图谱进行知识抽取，以获得用户症状；
将所述用户症状上传至图形数据库，并与所述图形数据库中的预设症状相匹配；
若所述用户症状与所述图形数据库存在对应症状，则根据所述对应症状判断出确诊疾病；
若所述用户症状与所述图形数据库不存在对应症状，则获取用户的多个患病信息，以推理出多个第一疑似患病集合；
获取多个所述第一疑似患病集合的第一疾病交集，若所述第一疾病交集内只包含唯一疾病，则判定所述唯一疾病为第一确诊结论。


2.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的疾病推理方法，其特征在于，所述方法还包括：
若所述疾病交集内包含多种疾病，则获取用户的第二表述语句；
根据所述第二表述语句推理出多个第二疑似患病集合；
获取多个所述第二疑似患病集合的第二疾病交集，并根据所述第二疾病交集推理出第二确诊结论。


3.根据权利要求2所述的一种基于知识图谱的疾病推理方法，其特征在于，所述方法还包括：
将用户的所述第一表述语句和所述第二表述语句用语义表示模型分别做疾病分类，输出结果为第三确诊结论。


4.根据权利要求3中任意所述的一种基于知识图谱的疾病推理方法，其特征在于，所述方法还包括：
对所述第一确诊结论、所述第二确诊结论、所述第三确诊结论进行投票，并判定票数最多的确诊结论为最终确诊结论。


5.根据权利要求4所述的一种基于知识图谱的疾病推理方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据所述第一确诊结论、所述第二确诊结论、所述第三确诊结论获取用户的第三表述语句；
并识别出所述第二表述语句内的所有的疾病名称，判定所述第三表示语句中出现频率最高的疾病名称为最终确诊结论。


6.根据权...

【专利技术属性】
技术研发人员：邹辉，肖龙源，蔡振华，李稀敏，刘晓葳，
申请(专利权)人：厦门快商通科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：福建;35