基于医疗大数据的智能医疗机器人数据处理方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种基于医疗大数据的智能医疗机器人数据处理方法和装置，获取患者的当前时刻的目标语音段，以及当前时刻之前的历史语音段，对目标语音段和历史语音段进行语音识别，分别得到目标文字段和历史文字段，根据目标文字段获取第一特征，根据历史文字段获取历史文字段的第二特征，融合第一特征和第二特征，得到融合特征，将融合特征输入至预设意图识别模型，获取患者的目标意图，将目标意图输入至预设的应答结果识别模型，获取与目标意图相对应的目标应答结果。本发明专利技术能够获取患者的正确意图，而且通过与应答结果识别模型进行比对分析，就能够获取与患者的真正意图相对应的目标应答结果，提升智能医疗机器人的智能化程度。

【技术实现步骤摘要】
基于医疗大数据的智能医疗机器人数据处理方法和装置
本专利技术涉及一种基于医疗大数据的智能医疗机器人数据处理方法和装置。
技术介绍
目前在很多大型综合性医院的门诊大厅中设置有智能医疗机器人，用于相关医疗的情况咨询，比如：对各个科室位置的导诊，以及各种疾病的常规介绍和预防等等。患者与智能医疗机器人进行对话，并在与智能医疗机器人的对话中得到所需的信息，但是，目前的智能医疗机器人在对患者的语音信号进行处理时，通常仅根据当前次的语音信号中存在的片面数据进行数据处理，可能无法获取到患者的正确意图，进而可能会根据获取到的错误意图向患者输出错误的应答结果。
技术实现思路
本专利技术提供一种基于医疗大数据的智能医疗机器人数据处理方法和装置，用于解决现有的智能医疗机器人数据处理方法的数据处理准确性较差，无法获取患者的正确意图，进而可能会根据获取到的错误意图向患者输出错误的应答结果的技术问题。为了解决上述问题，本专利技术采用以下技术方案：一种基于医疗大数据的智能医疗机器人数据处理方法，包括：获取患者的当前时刻的目标语音段，以及当前时刻之前的历史语音段；对所述目标语音段和历史语音段进行语音识别，分别得到目标文字段和历史文字段；根据所述目标文字段，获取所述目标文字段的第一特征，根据所述历史文字段，获取所述历史文字段的第二特征；融合所述第一特征和第二特征，得到融合特征；将所述融合特征输入至预设意图识别模型，获取患者的目标意图；将所述目标意图输入至预设的应答结果识别模型，获取与所述目标意图相对应的目标应答结果；输出所述目标应答结果。优选地，所述获取患者的当前时刻的目标语音段，以及当前时刻之前的历史语音段之后，所述智能医疗机器人数据处理方法还包括：对所述目标语音段和所述历史语音段进行预处理。优选地，所述对所述目标语音段和所述历史语音段进行预处理具体为：依次对所述目标语音段和所述历史语音段进行滤波处理、预加重处理以及加窗分帧处理。优选地，所述根据所述目标文字段，获取所述目标文字段的第一特征具体为：根据所述目标文字段，获取所述目标文字段中的各词语的词特征；所述根据所述历史文字段，获取所述历史文字段的第二特征，具体为：所述根据所述历史文字段，获取所述历史文字段的段特征。优选地，所述融合所述第一特征和第二特征，得到融合特征具体为：按照所述各词语在所述目标文字段中的由先至后的正向顺序，分别将所述各词语的词特征和所述历史文字段的段特征输入至预设的记忆网络模型中，得到与所述各词语一一对应的正向融合特征；按照所述各词语在所述目标文字段中的由后至先的反向顺序，分别将所述各词语的词特征和所述历史文字段的段特征输入至所述记忆网络模型中，得到与所述各词语一一对应的反向融合特征；相应地，所述将所述融合特征输入至预设意图识别模型，获取患者的目标意图具体为：将所述正向融合特征和所述反向融合特征输入至预设意图识别模型，获取患者的目标意图。优选地，所述按照所述各词语在所述目标文字段中的由先至后的顺序，分别将所述各词语的词特征和所述历史文字段的段特征输入至预设的记忆网络模型中，得到与所述各词语一一对应的正向融合特征具体为：按照所述各词语在所述目标文字段中的由先至后的顺序，逐个提取第i个词语的词特征，并获取第i个词语的正向附加融合特征，所述第i个词语的正向附加融合特征为第i-1个词语的正向融合特征；将第i个词语的词特征、所述历史文字段的段特征以及第i个词语的正向附加融合特征，输入至所述记忆网络模型中进行特征处理，得到第i个词语的正向融合特征，以此得到与所述各词语一一对应的正向融合特征。优选地，所述将第i个词语的词特征、所述历史文字段的段特征以及第i个词语的正向附加融合特征，输入至所述记忆网络模型中进行特征处理，得到第i个词语的正向融合特征具体为：将第i个词语的词特征拼接在所述历史文字段的段特征之后，得到第i个词语的拼接特征；将第i个词语的拼接特征和第i个词语的正向附加融合特征分别输入至所述记忆网络模型中进行特征处理，得到第i个词语的正向融合特征。优选地，所述将所述正向融合特征和所述反向融合特征输入至预设意图识别模型，获取患者的目标意图具体为：根据所述各词语在所述目标文字段中的由先至后的正向顺序，确定在所述正向顺序下所述各词语中的第一个词语和最后一个词语；从各词语一一对应的正向融合特征中，确定所述最后一个词语的正向融合特征；从各词语一一对应的反向融合特征中，确定所述第一个词语的反向融合特征；将所述最后一个词语的正向融合特征和所述第一个词语的反向融合特征输入至所述预设意图识别模型中，获取患者的目标意图。优选地，所述应答结果识别模型包括至少两个意图，以及与各意图相对应的应答结果；相应地，所述将所述目标意图输入至预设的应答结果识别模型，获取与所述目标意图相对应的目标应答结果具体为：将所述目标意图输入至所述应答结果识别模型，获取与所述目标意图相对应的应答结果，得到目标应答结果。一种基于医疗大数据的智能医疗机器人数据处理装置，包括存储器和处理器，以及存储在所述存储器上并在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述的基于医疗大数据的智能医疗机器人数据处理方法。本专利技术的有益效果为：对患者的当前时刻的目标语音段，以及当前时刻之前的历史语音段进行处理，得到分别对应的目标文字段和历史文字段，融合根据目标文字段得到的第一特征，以及根据历史文字段得到的第二特征，得到融合特征，将融合特征输入至预设意图识别模型，获取患者的目标意图，因此本专利技术提供的智能医疗机器人数据处理方法不仅对患者的当前时刻的目标语音段进行处理，还对患者当前时刻之前的历史语音段进行处理，由于患者当前时刻之前的历史语音段同样与患者的真正意图有密切关联，因此，融合这两种不同的数据的特征，根据融合特征得到患者的目标意图，相较于传统的处理方式，数据比较全面，得到的患者的目标意图更加接近患者的实际意图，数据处理准确性较高，能够获取患者的正确意图；最后将目标意图输入至预设的应答结果识别模型，通过与应答结果识别模型进行比对分析，就能够获取与患者的真正意图相对应的目标应答结果，智能医疗机器人就能够输出与患者的真正意图相关的正确的应答结果，提升智能医疗机器人的智能化程度。附图说明图1是本专利技术提供的一种基于医疗大数据的智能医疗机器人数据处理方法的流程图。具体实施方式基于医疗大数据的智能医疗机器人数据处理方法实施例：本实施例提供一种基于医疗大数据的智能医疗机器人数据处理方法，该智能医疗机器人数据处理方法应用在智能医疗机器人中，因此，该智能医疗机器人数据处理方法可以是智能医疗机器人或者智能医疗机器人中的数据处理模块。如图1所示，该智能医疗机器人数据处理方法包括如下步骤：步骤S1：获取患者的当前时刻的目标语本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于医疗大数据的智能医疗机器人数据处理方法，其特征在于，包括：/n获取患者的当前时刻的目标语音段，以及当前时刻之前的历史语音段；/n对所述目标语音段和历史语音段进行语音识别，分别得到目标文字段和历史文字段；/n根据所述目标文字段，获取所述目标文字段的第一特征，根据所述历史文字段，获取所述历史文字段的第二特征；/n融合所述第一特征和第二特征，得到融合特征；/n将所述融合特征输入至预设意图识别模型，获取患者的目标意图；/n将所述目标意图输入至预设的应答结果识别模型，获取与所述目标意图相对应的目标应答结果；/n输出所述目标应答结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于医疗大数据的智能医疗机器人数据处理方法，其特征在于，包括：
获取患者的当前时刻的目标语音段，以及当前时刻之前的历史语音段；
对所述目标语音段和历史语音段进行语音识别，分别得到目标文字段和历史文字段；
根据所述目标文字段，获取所述目标文字段的第一特征，根据所述历史文字段，获取所述历史文字段的第二特征；
融合所述第一特征和第二特征，得到融合特征；
将所述融合特征输入至预设意图识别模型，获取患者的目标意图；
将所述目标意图输入至预设的应答结果识别模型，获取与所述目标意图相对应的目标应答结果；
输出所述目标应答结果。


2.根据权利要求1所述的基于医疗大数据的智能医疗机器人数据处理方法，其特征在于，所述获取患者的当前时刻的目标语音段，以及当前时刻之前的历史语音段之后，所述智能医疗机器人数据处理方法还包括：
对所述目标语音段和所述历史语音段进行预处理。


3.根据权利要求2所述的基于医疗大数据的智能医疗机器人数据处理方法，其特征在于，所述对所述目标语音段和所述历史语音段进行预处理具体为：
依次对所述目标语音段和所述历史语音段进行滤波处理、预加重处理以及加窗分帧处理。


4.根据权利要求1所述的基于医疗大数据的智能医疗机器人数据处理方法，其特征在于，所述根据所述目标文字段，获取所述目标文字段的第一特征具体为：
根据所述目标文字段，获取所述目标文字段中的各词语的词特征；
所述根据所述历史文字段，获取所述历史文字段的第二特征，具体为：
所述根据所述历史文字段，获取所述历史文字段的段特征。


5.根据权利要求4所述的基于医疗大数据的智能医疗机器人数据处理方法，其特征在于，所述融合所述第一特征和第二特征，得到融合特征具体为：
按照所述各词语在所述目标文字段中的由先至后的正向顺序，分别将所述各词语的词特征和所述历史文字段的段特征输入至预设的记忆网络模型中，得到与所述各词语一一对应的正向融合特征；
按照所述各词语在所述目标文字段中的由后至先的反向顺序，分别将所述各词语的词特征和所述历史文字段的段特征输入至所述记忆网络模型中，得到与所述各词语一一对应的反向融合特征；
相应地，所述将所述融合特征输入至预设意图识别模型，获取患者的目标意图具体为：
将所述正向融合特征和所述反向融合特征输入至预设意图识别模型，获取患者的目标意图。


6.根据权利要求5所述的基于医疗大数据的智能医疗机器人数据处理方法，其特征在于，所述按照所述各词语在所述目标...

【专利技术属性】
技术研发人员：房桂丽，郭燕，
申请(专利权)人：房桂丽，
类型：发明
国别省市：山东;37