【技术实现步骤摘要】
用于构建标签预测模型的方法、装置、电子设备及介质
本申请涉及人工智能领域，具体涉及自然语言处理、知识图谱和大数据，可应用于智慧医疗场景领域，尤其涉及用于构建标签预测模型的方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
随着电子信息化朝各行各业的迈进，越来越多的数量开始汇总在线上，结合机器学习的概念，可以有效的利用大量用户数据构建出各种类型的模型，以实现包括数据预测、内容分析在内的多种目的。现有技术通常采用将不同的目的分散为多个单一预测模型的方式，即分别通过不同的单一预测模型来分别对不同目的参数进行预测。
技术实现思路
本申请实施例提出了一种用于构建标签预测模型的方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。第一方面，本申请实施例提出了一种用于构建标签预测模型的方法，包括：根据记录有具体疾病与疾病类别之间对应关系的第一样本，建立疾病与类别标签体系；根据记录有具体疾病与人体部位之间对应关系的第二样本，建立疾病与部位标签体系；根据记录有历史病历与历史诊断疾病之间对应关系的第三样本，建立...
【技术保护点】
1.一种用于构建标签预测模型的方法，包括：/n根据记录有具体疾病与疾病类别之间对应关系的第一样本，建立疾病与类别标签体系；/n根据记录有具体疾病与人体部位之间对应关系的第二样本，建立疾病与部位标签体系；/n根据记录有历史病历与历史诊断疾病之间对应关系的第三样本，建立病历与疾病标签体系；/n根据所述疾病与类别标签体系、所述疾病与部位标签体系以及所述病历与疾病标签体系，构建标签预测模型。/n
【技术特征摘要】
1.一种用于构建标签预测模型的方法，包括：
根据记录有具体疾病与疾病类别之间对应关系的第一样本，建立疾病与类别标签体系；
根据记录有具体疾病与人体部位之间对应关系的第二样本，建立疾病与部位标签体系；
根据记录有历史病历与历史诊断疾病之间对应关系的第三样本，建立病历与疾病标签体系；
根据所述疾病与类别标签体系、所述疾病与部位标签体系以及所述病历与疾病标签体系，构建标签预测模型。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据记录有历史病历与历史诊断疾病之间对应关系的第三样本，建立病历与疾病标签体系，包括：
从所述历史病历信息中提取自然语言文本，并根据所述历史诊断疾病确定疑似疾病；
对所述自然语言文本进行特征降维处理，得到降维文本特征；
利用预设的神经网络处理所述降维文本特征，得到处理后病历特征；
根据所述处理后病历特征对应的疑似疾病的标签化表示，建立得到所述病历与疾病标签体系。
3.根据权利要求1所述的方法，还包括：
接收传入的实际电子病历；
利用所述标签预测模型确定与所述实际电子病历对应的实际疾病类别标签和实际人体部位标签；
按预设路径返回所述实际疾病类别标签和所述实际人体部位标签。
4.根据权利要求3所述的方法，还包括：
根据所述实际电子病历的自然语言文本，确定对应的用户属性标签；其中，所述用户属性标签包括性别标签、家族遗传病标签、工作环境标签；
将所述用户属性标签作为附属参考标签返回。
5.根据权利要求3或4所述的方法，还包括：
统计预设时间段内实际输出数量超过预设数量的数量异常标签；
根据所述数量异常标签确定是否存在短期流行病的爆发现象。
6.根据权利要求1所述的方法，还包括：
接收针对预测错误的标签传入的标签错误信息；
根据所述标签错误信息调整所述标签预测模型的参数。
7.一种用于构建标签预测模型的装置，包括：
疾病与类别标签体系建立单元，被配置成根据记录有具体疾病与疾病类别之间对应关系的第一样本，建立疾病与类别标签体系；
疾病与部位标签体系建立单元，被配置成根据记录有具体疾病与人体部位之间对应关系的第二样本，建立疾病与部位标签体系；
病历与疾病标签体系建立单元，被配置成根据记录有历史病历与历史诊断疾病之间对应关系的第三样本，建立病历与疾病标签体系；...
【专利技术属性】
技术研发人员：魏巍，陈俊，黄海峰，陆超，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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