体质辨识方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请提供了一种体质辨识方法、装置、电子设备及存储介质，属于人工智能及数字医疗领域。该方法包括：获取原始问诊文本；对原始问诊文本进行特征提取，得到症状实体特征；通过预设的字典树对症状实体特征进行标准化处理，得到标准症状数据；通过预设的中医知识图谱对标准症状数据进行识别处理，得到目标疾病类别和目标证候类别；对目标疾病类别、目标证候类别以及预设的体质类别进行列联分析处理，得到第一体质辨识数据；对目标疾病类别、目标证候类别以及预设的体质类别进行关联分析处理，得到第二体质辨识数据；对第一体质辨识数据和第二体质辨识数据进行融合处理，得到用于辨识人体体质的目标体质数据。该方法能够提高体质辨识的准确性。的准确性。的准确性。

【技术实现步骤摘要】
体质辨识方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本申请涉及人工智能及数字医疗
，尤其涉及一种体质辨识方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]中医体质分类的判定工具主要为《中医体质量表》、《中医体质分类与判定表》等，目前的体质判断方法常常是结合这些判定工具并通过传统的问答形式来计算得分，进而得到体质类型。这些体质判断方法存在一定的主观性，对于患者而言，有时候并不知道如何回答量表中的问题，并不知道如何根据自身的回答正确对体质量表中的分值进行取舍，这样往往会导致目前的体质辨识方法存在一定程度上的误差，影响体质辨识的准确性。因此，如何提供一种体质辨识方法，能够提高体质辨识的准确性，成为了亟待解决的技术问题。

技术实现思路

[0003]本申请实施例的主要目的在于提出一种体质辨识方法、装置、电子设备及存储介质，旨在提高体质辨识的准确性。
[0004]为实现上述目的，本申请实施例的第一方面提出了一种体质辨识方法，所述方法包括：
[0005]获取原始问诊文本；
[0006]对原始问诊文本进行特征本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种体质辨识方法，其特征在于，所述方法包括：获取原始问诊文本；对原始问诊文本进行特征提取，得到症状实体特征；通过预设的字典树对所述症状实体特征进行标准化处理，得到标准症状数据；通过预设的中医知识图谱对所述标准症状数据进行识别处理，得到目标疾病类别和目标证候类别；对所述目标疾病类别、所述目标证候类别以及预设的体质类别进行列联分析处理，得到第一体质辨识数据；对所述目标疾病类别、所述目标证候类别以及预设的体质类别进行关联分析处理，得到第二体质辨识数据；对所述第一体质辨识数据和所述第二体质辨识数据进行融合处理，得到目标体质数据；所述目标体质数据用于辨识人体体质。2.根据权利要求1所述的体质辨识方法，其特征在于，所述对原始问诊文本进行特征提取，得到症状实体特征，包括：识别所述原始问诊文本中的原始症状特征；通过预先训练的序列分类器对所述原始症状特征进行特征分类处理，得到标注症状特征；对所述标注症状特征进行卷积处理，得到症状实体特征。3.根据权利要求1所述的体质辨识方法，其特征在于，所述通过预设的字典树对所述症状实体特征进行标准化处理，得到标准症状数据，包括：利用所述字典树遍历所述症状实体特征；通过所述字典树对所述症状实体特征进行扩充处理，得到目标症状特征；根据预设的词性类别和字体类别改写所述目标症状特征，得到候选症状特征；根据预设的筛选条件对所述候选症状特征进行筛选处理，得到所述标准症状数据。4.根据权利要求1所述的体质辨识方法，其特征在于，所述通过预设的中医知识图谱对所述标准症状数据进行识别处理，得到目标疾病类别和目标证候类别，包括：根据获取到的参考八纲辨证数据和所述中医知识图谱，将标准症状数据映射到预设的第一向量空间，得到疾病特征向量和证候特征向量；通过预设函数分别对所述疾病特征向量和所述证候特征向量进行置信度计算，得到对应所述疾病特征向量的疾病类别置信度和对应所述证候特征向量的证候类别置信度；根据所述疾病类别置信度确定所述目标疾病类别，并根据所述证候类别置信度确定所述目标证候类别。5.根据权利要求1所述的体质辨识方法，其特征在于，所述对所述目标疾病类别、所述目标证候类别以及预设的体质类别进行列联分析处理，得到第一体质辨识数据，包括：对所述目标疾病类别、所述目标证候类别以及预设的体质类别进行列联分析处理，生成列联分析表；根据预设的交并集算法和所述列联分析表，计算每一体质类别对应的第一置信度；根据所述第一置信度与预设的第一阈值的大小关系，得到所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：金晓辉，阮晓雯，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：