本申请实施例提供了一种问诊对话模型的评估方法和装置、电子设备及存储介质，属于人工智能技术领域。该方法包括：将待测患者信息输入至问诊对话模型，得到对话数据集；获取待测患者信息对应的原始症状信息；对对话数据集进行信息提取处理，得到目标症状信息、目标处方信息和目标诊断信息；对目标症状信息和原始症状信息进行关联处理，得到关联值；关联值用于表征原始症状信息和目标症状信息之间的关联度；根据预设的原始诊断信息和目标诊断信息，计算得到诊断值；根据预设的原始处方信息和目标处方信息，计算得到处方值；根据关联值、诊断值和处方值，得到目标评估值。本申请实施例的技术方案，提高了问诊对话模型评估的准确性。性。性。
【技术实现步骤摘要】
问诊对话模型的评估方法和装置、电子设备及存储介质
[0001]本申请涉及人工智能
，尤其涉及一种问诊对话模型的评估方法和装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
[0002]问诊对话模型需要对其进行评价，以了解问诊对话模型的输出的准确性。
[0003]相关技术中，通过BLEU(Bilingual Evaluation Understudy，双语评估替换)实现对文本对话模型的评估，但是BLEU只从文本的通顺程度或者是丰富程度评价问诊对话模型，无法从医疗知识上评价，导致评估的准确性不高。因此，如何提高问诊对话模型评估的准确性，成为了亟待解决的技术问题。
技术实现思路
[0004]本申请实施例的主要目的在于提出一种问诊对话模型的评估方法和装置、电子设备及存储介质，旨在提高问诊对话模型评估的准确性。
[0005]为实现上述目的，本申请实施例的第一方面提出了一种问诊对话模型的评估方法，所述方法包括：
[0006]将待测患者信息输入至问诊对话模型，得到对话数据集；
[0007]获取所述待测患者信息对应的原始症状信息；
[0008]对所述对话数据集进行信息提取处理，得到目标症状信息、目标处方信息和目标诊断信息；
[0009]对所述目标症状信息和所述原始症状信息进行关联处理，得到关联值；所述关联值用于表征所述原始症状信息和所述目标症状信息之间的关联度；
[0010]根据预设的原始诊断信息和所述目标诊断信息，计算得到诊断值；所述诊断值用于表征所述目标诊断信息的准确率；
[0011]根据预设的原始处方信息和所述目标处方信息，计算得到处方值；所述处方值用于表征所述目标处方信息的准确率；
[0012]根据所述关联值、所述诊断值和所述处方值，得到目标评估值。
[0013]在一些实施例，所述对所述对话数据集进行信息提取处理，得到目标症状信息、目标处方信息和目标诊断信息，包括：
[0014]对所述对话数据集进行信息抽取处理，得到所述目标症状信息和药品信息；
[0015]根据预设的症状药品映射关系和所述药品信息，得到所述目标处方信息和所述目标诊断信息。
[0016]在一些实施例，所述对所述目标症状信息和所述原始症状信息进行关联处理，得到关联值，包括：
[0017]获取所述原始症状信息和所述目标症状信息的共同症状信息；
[0018]根据所述共同症状信息和所述原始症状信息，计算得到原始症状值；所述原始症
状值用于表征所述共同症状信息在所述原始症状信息中的占比；
[0019]根据所述共同症状信息和所述目标症状信息，计算得到目标症状值；所述原始症状值用于表征所述共同症状信息在所述目标症状信息中的占比；
[0020]根据所述原始症状值和所述目标症状值，计算得到所述关联值。
[0021]在一些实施例，所述根据所述原始症状值和所述目标症状值，计算得到所述关联值，包括：
[0022]对所述原始症状值和所述目标症状值进行求和运算，得到症状求和值；
[0023]对所述原始症状值和所述目标症状值进行求积运算，得到症状求积值；
[0024]根据所述症状求和值和所述症状求积值，计算得到所述关联值。
[0025]在一些实施例，所述根据所述关联值、所述诊断值和所述处方值，得到目标评估值，包括：
[0026]获取预设的关联权重、预设的诊断权重和预设的处方权重；
[0027]根据所述关联权重对所述关联值进行加权处理，得到关联权重值；
[0028]根据所述诊断权重对所述诊断值进行加权处理，得到诊断权重值；
[0029]根据所述处方权重对所述处方值进行加权处理，得到处方权重值；
[0030]根据所述关联权重值，所述诊断权重值和所述处方权重值，求和计算得到所述目标评估值。
[0031]在一些实施例，在所述将待测患者信息输入至问诊对话模型，得到对话数据集之前，所述方法还包括：
[0032]构造所述问诊对话模型，具体包括：
[0033]获取原始训练数据；其中，所述原始训练数据包括：原始患者数据和原始对话数据；
[0034]根据所述原始患者数据对所述原始对话数据进行增强处理，得到对话增强数据；
[0035]根据所述对话增强数据和所述原始患者数据对预设的原始对话模型进行训练处理，得到所述问诊对话模型。
[0036]在一些实施例，所述根据所述对话增强数据和所述原始患者数据对预设的原始对话模型进行训练处理，得到所述问诊对话模型，包括：
[0037]获取所述原始对话模型的目标损失函数；
[0038]对所述对话增强数据进行特征提取，得到对话增强向量；
[0039]对所述原始患者数据进行特征提取，得到原始患者向量；
[0040]对所述对话增强向量进行编码处理，得到对话编码数据；
[0041]对所述原始患者向量进行编码处理，得到患者编码数据；
[0042]根据所述对话编码数据和所述患者编码数据进行解码处理，得到目标回复信息；
[0043]根据所述目标回复信息计算所述目标损失函数的损失值，得到目标损失值；
[0044]根据所述目标损失值更新所述原始对话模型的参数，得到所述问诊对话模型。
[0045]为实现上述目的，本申请实施例的第二方面提出了一种问诊对话模型的评估装置，所述装置包括：
[0046]输入模块，用于将待测患者信息输入至问诊对话模型，得到对话数据集；
[0047]获取模块，用于获取所述待测患者信息对应的原始症状信息；
[0048]提取模块，用于对所述对话数据集进行信息提取处理，得到目标症状信息、目标处方信息和目标诊断信息；
[0049]关联模块，用于对所述目标症状信息和所述原始症状信息进行关联处理，得到关联值；所述关联值用于表征所述原始症状信息和所述目标症状信息之间的关联度；
[0050]第一计算模块，用于根据预设的原始诊断信息和所述目标诊断信息，计算得到诊断值；所述诊断值用于表征所述目标诊断信息的准确率；
[0051]第二计算模块，用于根据预设的原始处方信息和所述目标处方信息，计算得到处方值；所述处方值用于表征所述目标处方信息的准确率；
[0052]第三计算模块，用于根据所述关联值、所述诊断值和所述处方值，得到目标评估值。
[0053]为实现上述目的，本申请实施例的第三方面提出了一种电子设备，所述电子设备包括存储器、处理器、存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序以及用于实现所述处理器和所述存储器之间的连接通信的数据总线，所述程序被所述处理器执行时实现上述第一方面所述的方法。
[0054]为实现上述目的，本申请实施例的第四方面提出了一种存储介质，所述存储介质为计算机可读存储介质，用于计算机可读存储，所述存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现上述第一方本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种问诊对话模型的评估方法，其特征在于，所述方法包括：将待测患者信息输入至问诊对话模型，得到对话数据集；获取所述待测患者信息对应的原始症状信息；对所述对话数据集进行信息提取处理，得到目标症状信息、目标处方信息和目标诊断信息；对所述目标症状信息和所述原始症状信息进行关联处理，得到关联值；所述关联值用于表征所述原始症状信息和所述目标症状信息之间的关联度；根据预设的原始诊断信息和所述目标诊断信息，计算得到诊断值；所述诊断值用于表征所述目标诊断信息的准确率；根据预设的原始处方信息和所述目标处方信息，计算得到处方值；所述处方值用于表征所述目标处方信息的准确率；根据所述关联值、所述诊断值和所述处方值，得到目标评估值。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述对话数据集进行信息提取处理，得到目标症状信息、目标处方信息和目标诊断信息，包括：对所述对话数据集进行信息抽取处理，得到所述目标症状信息和药品信息；根据预设的症状药品映射关系和所述药品信息，得到所述目标处方信息和所述目标诊断信息。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标症状信息和所述原始症状信息进行关联处理，得到关联值，包括：获取所述原始症状信息和所述目标症状信息的共同症状信息；根据所述共同症状信息和所述原始症状信息，计算得到原始症状值；所述原始症状值用于表征所述共同症状信息在所述原始症状信息中的占比；根据所述共同症状信息和所述目标症状信息，计算得到目标症状值；所述原始症状值用于表征所述共同症状信息在所述目标症状信息中的占比；根据所述原始症状值和所述目标症状值，计算得到所述关联值。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述原始症状值和所述目标症状值，计算得到所述关联值，包括：对所述原始症状值和所述目标症状值进行求和运算，得到症状求和值；对所述原始症状值和所述目标症状值进行求积运算，得到症状求积值；根据所述症状求和值和所述症状求积值，计算得到所述关联值。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述关联值、所述诊断值和所述处方值，得到目标评估值，包括：获取预设的关联权重、预设的诊断权重和预设的处方权重；根据所述关联权重对所述关联值进行加权处理，得到关联权重值；根据所述诊断权重对所述诊断值进行加权处理，得到诊断权重值；根据所述处方权重对所述处方值进行加权处理，得到处方权重值；根据所述关联权重值，所述诊断权重值和所述处方权重值，求和计算得到所述目标评估值。6.根据权利要求1至5任意一项所述的方法，其特征在于，在所述将待测患者信息输入...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘佳瑞，王世朋，姚海申，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。