本发明专利技术提供一种基于人机交互的文本推荐方法、存储介质及电子设备，所述基于人机交互的文本推荐方法包括：基于不同的预设推荐方式，获取用户针对每一种所述预设推荐方式形成的匹配判定数据；利用所述匹配判定数据调整每一种所述预设推荐方式的推荐权重；根据所述推荐权重确定每一种所述预设推荐方式的推荐贡献度；按照所有预设推荐方式的推荐贡献度，更新文本推荐方式。本发明专利技术在人机交互过程中，根据用户选择的匹配情况，实时动态调整算法池中各算法的权重，由此适应通用化的文本匹配场景。景。景。
【技术实现步骤摘要】
基于人机交互的文本推荐方法、存储介质及电子设备
[0001]本专利技术属于文本匹配的
，涉及一种文本推荐方法，特别是涉及一种基于人机交互的文本推荐方法、存储介质及电子设备。
技术介绍
[0002]在医疗信息化领域，数据治理是一项极为重要的工作。而建立从源信息(治理前数据)到目标信息(治理后数据)的映射关系是其中的重要环节。其中，映射关系的建立是根据文本信息的匹配。
[0003]为了顺利完成以上大量的文本匹配的生产工作，目前主流的方式有两种：纯人工比对和使用正则表达式等工具或自然语言处理等算法。
[0004]其中，纯人工比对是指人工比对源数据与目标数据，将合适目标填入源数据表格，存在的问题是整体任务难度随源数据规模与目标数据规模乘积上升，纯人工做工作量大，效率低如需为300条源数据匹配目标数据，候选目标数据共有500条，则纯人工需对300
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500＝150,000对映射关系进行核对，并且历史上的匹配结果没有被充分利用。因此，在业务实现上效率较低。
[0005]使用正则表达式等工具或自然语言处理等算法是指人工建立规则，使用工具匹配结果或算法推荐结果，存在的问题是这些信息对照工作对准确率要求较高，工具或算法很难达到，风险较大。应用场景众多，每个场景独立开发算法代价及成本很高。如果不是明显能判断推荐正确的，依然需要人工去大量的可能选项中去寻找。历史上的匹配结果也没有被充分利用，在业务实现上效率较低。
[0006]因此，如何提供一种基于人机交互的文本推荐方法、存储介质及电子设备，以解决现有技术无法在减少人力投入和成本投入的同时保证推荐精度等缺陷，成为本领域技术人员亟待解决的技术问题。
技术实现思路
[0007]鉴于以上所述现有技术的缺点，本专利技术的目的在于提供一种基于人机交互的文本推荐方法、存储介质及电子设备，用于解决现有技术无法在减少人力投入和成本投入的同时保证推荐精度的问题。
[0008]为实现上述目的及其他相关目的，本专利技术一方面提供一种基于人机交互的文本推荐方法，所述基于人机交互的文本推荐方法包括：基于不同的预设推荐方式，获取用户针对每一种所述预设推荐方式形成的匹配判定数据；利用所述匹配判定数据调整每一种所述预设推荐方式的推荐权重；根据所述推荐权重确定每一种所述预设推荐方式的推荐贡献度；按照所有预设推荐方式的推荐贡献度，更新文本推荐方式。
[0009]于本专利技术的一实施例中，所述基于不同的预设推荐方式，获取用户针对每一种所述预设推荐方式形成的匹配判定数据的步骤，包括：确定每一种所述预设推荐方式给出的推荐结果；获取用户针对所述推荐结果，判定为匹配或不匹配的操作数据。
[0010]于本专利技术的一实施例中，所述确定每一种所述预设推荐方式给出的推荐结果的步骤，包括：设置匹配度阈值；将每一种所述预设推荐方式推荐出的匹配度高于所述匹配度阈值的内容作为所述推荐结果。
[0011]于本专利技术的一实施例中，所述利用所述匹配判定数据调整每一种所述预设推荐方式的推荐权重的步骤，包括：分析所述匹配判断数据中，判定为匹配的所述推荐结果的数量；按照匹配数量的高低调整每一种所述预设推荐方式的推荐权重。
[0012]于本专利技术的一实施例中，所述按照匹配数量的高低调整每一种所述预设推荐方式的推荐权重的步骤，包括：针对所述匹配数量高于或等于预设数量的预设推荐方式，调高推荐权重；针对所述匹配数量低于预设数量的预设推荐方式，调低推荐权重。
[0013]于本专利技术的一实施例中，在所述推荐权重调整之前，将每一种所述预设推荐方式设为相同的推荐权重。
[0014]于本专利技术的一实施例中，在所述按照所有预设推荐方式的推荐贡献度，更新文本推荐方式的步骤之后，所述基于人机交互的文本推荐方法还包括：基于更新的文本推荐方式，获取用户形成的所述匹配判定数据；通过不断积累的所述匹配判定数据，对所述文本推荐方式进行迭代更新。
[0015]于本专利技术的一实施例中，在所述对所述文本推荐方式进行迭代更新的步骤之后，所述基于人机交互的文本推荐方法还包括：响应于积累次数达到预设次数，针对迭代更新的文本推荐方式进行定制化设计。
[0016]为实现上述目的及其他相关目的，本专利技术另一方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现所述的基于人机交互的文本推荐方法。
[0017]为实现上述目的及其他相关目的，本专利技术最后一方面提供一种电子设备，包括：处理器及存储器；所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述电子设备执行所述的基于人机交互的文本推荐方法。
[0018]如上所述，本专利技术所述的基于人机交互的文本推荐方法、存储介质及电子设备，具有以下有益效果：
[0019](1)针对纯人工比对工作量大，效率低的问题，本专利技术对于待匹配项使用算法推荐，减少人工在劣质匹配项中浪费的搜寻时间；对于人工核检时提供推荐度，相近字段高亮等辅助信息，降低决策成本。
[0020](2)针对历史上的匹配结果没有充分的利用的问题，本专利技术充分利用已有的匹配数据，实时动态调整算法池中各算法的权重，从而提升推荐精度。
[0021](3)针对准确率要求很高、纯算法或其他工具又很难达到的问题，本专利技术利用人机交互，通过人的判断保障最终的准确性。
[0022](4)针对场景很多，每个场景单独开发工具和算法代价很高的问题，本专利技术对于定制化场景，提供定制化的相似度推荐算法；对于非定制化场景，抽象出可复用的通用算法、前后端组件，提高扩展效率。通用的算法意味着每种场景都复用一套计算流程。如果是非通用的算法，算法A和算法B可能需要的前处理组件是不同的，前端展现形式也是不同的。本专利技术使得计算流程可以复用，因此，扩展效率或开发效率相应提升。
附图说明
[0023]图1显示为本专利技术的基于人机交互的文本推荐方法于一实施例中的原理流程图。
[0024]图2显示为本专利技术的基于人机交互的文本推荐方法于一实施例中的具体应用流程图。
[0025]图3显示为本专利技术的基于人机交互的文本推荐方法于一实施例中的科室匹配示意图。
[0026]图4显示为本专利技术的基于人机交互的文本推荐方法于一实施例中的人工交互示意图。
[0027]图5显示为本专利技术的基于人机交互的文本推荐方法于一实施例中的实验室检验术语示意图。
[0028]图6显示为本专利技术的基于人机交互的文本推荐方法于一实施例中的数据库模式映射示意图。
[0029]图7显示为本专利技术的电子设备于一实施例中的结构连接示意图。
[0030]元件标号说明
[0031]7ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
电子设备
[0032]71
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处理器
[0033]72
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存储器
[0034]S11～S14
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步骤...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于人机交互的文本推荐方法，其特征在于，所述基于人机交互的文本推荐方法包括：基于不同的预设推荐方式，获取用户针对每一种所述预设推荐方式形成的匹配判定数据；利用所述匹配判定数据调整每一种所述预设推荐方式的推荐权重；根据所述推荐权重确定每一种所述预设推荐方式的推荐贡献度；按照所有预设推荐方式的推荐贡献度，更新文本推荐方式。2.根据权利要求1所述的基于人机交互的文本推荐方法，其特征在于，所述基于不同的预设推荐方式，获取用户针对每一种所述预设推荐方式形成的匹配判定数据的步骤，包括：确定每一种所述预设推荐方式给出的推荐结果；获取用户针对所述推荐结果，判定为匹配或不匹配的操作数据。3.根据权利要求2所述的基于人机交互的文本推荐方法，其特征在于，所述确定每一种所述预设推荐方式给出的推荐结果的步骤，包括：设置匹配度阈值；将每一种所述预设推荐方式推荐出的匹配度高于所述匹配度阈值的内容作为所述推荐结果。4.根据权利要求2所述的基于人机交互的文本推荐方法，其特征在于，所述利用所述匹配判定数据调整每一种所述预设推荐方式的推荐权重的步骤，包括：分析所述匹配判断数据中，判定为匹配的所述推荐结果的数量；按照匹配数量的高低调整每一种所述预设推荐方式的推荐权重。5.根据权利要求4所述的基于人机交互的文本推荐方法，其特征在于，所述按照匹配数量的高低调整每一种所述预设推荐...
【专利技术属性】
技术研发人员：张少典，马汉东，李鹏飞，朱珉，薛颜波，
申请(专利权)人：上海森亿医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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