基于证素分解的证型分类方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本申请提供一种基于证素分解的证型分类方法、装置、设备及介质，该方法通过证素预测模型对待分类证型的证型名称和证型描述的分析，拆分和预测待分类证型的主要证素和次要证素，作为待分类证型的症状特征；通过对已知证型的已知特征向量的检索，对待分类证型的目标特征向量进行相似度匹配，从而在已知证型库中查找与待分类证型特征相似的已知证型，以完成对待分类证型的分类。本申请涉及模型预测技术领域，通过对证型的证素分解，获得待分类证型的特征向量，并与已知证型进行向量匹配，可以实现不同标准命名、相同症状的证型之间的匹配，提高了证型匹配的精确度，提高了不同标准的证型之间的分类准确性。型之间的分类准确性。型之间的分类准确性。

【技术实现步骤摘要】
基于证素分解的证型分类方法、装置、设备及介质


[0001]本申请涉及模型预测
，尤其涉及一种基于证素分解的证型分类方法、装置、设备及介质。

技术介绍

[0002]在中医诊断过程中，对于诊断结果没有规定一种标准化的症状描述，只需要符合患者的客观状态即可，因此，中医诊断的粒度尤其精确细致诊断结果(即证型)多达上千种，同一种疾病下可包含多种细分的证型种类，并且证型之间存在动态转化关系。
[0003]目前，中医书籍、教材和实际临床的证型定义标准存在不一致，在进行证型定义的时候，不同标准之间的证型转换往往存在精确性损失的问题，同时也会存在不同证型但症状含义重合的问题，即中医证型存在不同的诊断标准。而如果要求所有中医证型以某一种标准进行转换对齐，则容易造成证型转换精度不足的问题。因此，如何解决目前不同标准的证型分类准确性低成为了亟待解决的技术问题。

技术实现思路

[0004]本申请提供了一种基于证素分解的证型分类方法、装置、计算机设备和存储介质，旨在提高不同标准的中医证型的分类准确性。
[0005]第一方面，本申请提供本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于证素分解的证型分类方法，其特征在于，包括：获取待分类证型的证型名称和证型描述，基于证素预测模型、所述证型名称以及所述证型描述，对所述待分类证型进行证素预测，获得所述待分类证型的主要证素和次要证素；基于所述证型名称、所述证型描述、所述主要证素以及所述次要证素，获得所述待分类证型的目标特征向量；基于预设证型库中的已知证型对应的已知特征向量，对所述目标特征向量进行相似度匹配，确定所述待分类证型的证型类别。2.根据权利要求1所述的基于证素分解的证型分类方法，其特征在于，所述获取待分类证型的证型名称和证型描述，基于证素预测模型、所述证型名称和所述证型描述，对所述待分类证型进行证素预测，获得所述待分类证型的主要证素和次要证素之前，还包括：获取症状语料库数据，基于所述症状语料库数据，对语言模型进行预训练，获得基础预训练模型；获取问诊业务数据，基于预设识别算法和专家先验知识，对所述问诊业务数据进行证型分类，获得症状实体集和证素数据集，并基于所述症状实体集和所述证素数据集，获得相关性分类区间；基于所述相关性分类区间，对所述基础预训练模型进行训练，获得排序模型，并基于反向传播机制，对所述排序模型进行参数微调，获得所述证素预测模型。3.根据权利要求2所述的基于证素分解的证型分类方法，其特征在于，所述获取问诊业务数据，基于预设识别算法和专家先验知识，对所述问诊业务数据进行证型分类，获得症状实体集和证素数据集，并基于所述症状实体集和所述证素数据集，获得相关性分类区间，包括：基于所述预设识别算法，识别所述问诊业务数据中的证型数据集和所述症状实体集；基于所述专家先验知识，对所述证型数据集中的证型进行证素拆分，获得所述证素数据集；基于所述症状实体集和所述证素数据集，获得各症状和各证素之间的相关性排序，并基于所述相关性排序，对症状和证素的相关性进行等级划分，获得所述相关性分类区间。4.根据权利要求3所述的基于证素分解的证型分类方法，其特征在于，所述基于所述相关性分类区间，对所述基础预训练模型进行训练，获得排序模型，包括：基于所述相关性的等级划分，对所述相关性分类区间进行评分分配，获得各相关性分类区间对应的相关性分值；基于所述各症状和所述各证素之间相关性对应的相关性分类区间以及所述相关性分值，确定所述各症状和所述各证素之间的相关性评分；基于所述症状实体集、所述证素数据集以及所述相关性评分，对所述基础预训练模型进行训练，获得所述排序模型。5.根据权利要求1所述的基于证素分解的证型分类方法，其特征在于，所述基于预设证型库中的已知证型对应的已知特征向量，对所述目标特征向量进行相似...

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