一种智能交互的药品信息搜索方法技术

本发明专利技术公开了一种智能交互的药品信息搜索方法，所述方法包括：接收用户输入的描述药品的文字信息；利用自然语言处理技术解析用户的文字描述，获取用户描述的关键词；基于所述用户描述的关键词，查询并获得与用户需求相关的药品信息列表；访问用户健康数据，获取用户特征；基于用户特征，对查询到的药品信息列表进行排序优化；展示搜索结果，包括展示药品的相关信息

【技术实现步骤摘要】
一种智能交互的药品信息搜索方法


[0001]本专利技术属于计算机
，尤其涉及一种智能交互的药品信息搜索方法
。

技术介绍

[0002]现在生活中，随着科技水平的发展和进步，针对不同的病症研发的药瓶也越来越丰富
。
除了在医院就诊时有医生开具的具体药品外，患者更多的时候会选择在就近的药店进行药品的采买，在已经明确知晓药品的品名的情况下，药店的工作人员能够很快的找到具体的药品，但是在患者只知道药品的部分特征或者只能部分描述药品的包装情况下往往难以帮助患者找到准确的药品
。
[0003]现有技术公开了一种基于用户行为推荐药品方法
、
系统
、
电子设备及存储介质，主要公开了通过关键词匹配帮助用户推荐和展示药品；现有技术公开了一种用于提供医疗设备和药物信息的系统和方法，提供医疗器械和药品信息的方法，提供医学论文的医学论文数据库，提供医疗器械和药品信息的医疗器械和药品数据库，以及医疗器械和药品数据库中的医疗器械和药品，服务服务器，在网络上查找和发布信息；但是在针对人们长期普遍的药品购买环境下，怎么在目标药品信息不完整的情况下，准确为用户找到并推荐相关的信息，是现有技术中不曾涉及的
。

技术实现思路

[0004]针对上述现有技术中存在的缺陷，本专利技术提供一种智能交互的药品信息搜索方法，所述方法包括：
[0005]接收用户输入的描述药品的文字信息；
[0006]利用自然语言处理技术解析用户的文字描述，获取用户描述的关键词；
[0007]基于所述用户描述的关键词，查询并获得与用户需求相关的药品信息列表；
[0008]访问用户健康数据，获取用户特征；
[0009]基于用户特征，对查询到的药品信息列表进行排序优化；
[0010]展示搜索结果，包括展示药品的相关信息
。
[0011]其中，接收用户的描述性输入，包括关于药品性能的描述，以及关于药品包装盒的描述；
[0012]将描述文本经过初步的处理；
[0013]使用从药品文本描述数据上训练的命名实体识别
NER
模型从用户的输入中识别出关键词；
[0014]在识别出关键词后，根据药品的性能信息在药品数据库中进行检索，找出与用户需求相匹配的药品；
[0015]然后根据用户描述的包装盒特征在上一步检索得到的药品中进行二次检索，得到基于第一匹配度的结果
。
[0016]其中，药品数据库基础结构包括：药品表
Products、
包装表
Packagings
和版本表
Versions
；
[0017]基于与
Packagings
的几何匹配度
、
与
Packagings
的颜色相似度和与
Packagings
的类型相似度，确定用户描述与
Versions
的第一匹配度
。
[0018]其中，所述包装表
Packagings
包括
Pattern
字段；
[0019]将
Pattern
字段中的每一个图案元素扩展为一个包含标签
、
面积和位置的元组；
[0020]对于所述
Pattern
，几何匹配度的处理包括：
[0021]根据用户描述，确定目标图案类型和描述位置；
[0022]对于每个
Packagings
，确定每个目标图案在面积中的排序，并基于所述排序位置计算面积匹配度；
[0023]基于描述位置确定与每个
Packagings
上目标图案的位置关系参数，将所述位置关系参数确定与每个
Packagings
的位置匹配度；
[0024]结合所述面积匹配度和位置匹配度，确定出对于所述用户描述与每个
Packagings
之间的几何匹配度：
[0025]几何匹配度＝面积匹配度权重
*
面积匹配度
+
位置匹配度权重
*
位置匹配度
。
[0026]其中，对于包含目标图案的所有包装盒上，先根据目标图案面积大小进行排序，所述面积大小为归一化的面积大小；
[0027]为每个图案分配一个面积系数，所述面积系数为根据图案在排序中的位置决定；
[0028]计算每个图案的面积比例与用户描述的图案面积比例的差值的绝对值，然后用面积系数来调整这个差值：
[0029]面积系数＝
(
当前图案的排序位置
‑
1)/(n
‑
1)
，
[0030]面积匹配度＝1‑
面积系数
*|
面积比例
_user
‑
面积比例
_package|。
其中，将位置标准化到0到1的范围，根据用户的描述，获取基于位置区域的关键词后，基于描述位置确定与每个
Packagings
上目标图案的位置关系参数，将所述位置关系参数确定与每个
Packagings
的位置匹配度
。
[0031]其中，基于分层类别树确定
Packagings
的类型相似度，包括将类型相似度定义为从根节点开始的匹配的类别树的深度与从根节点到最深的叶节点的类别树的最大深度的比例
。
[0032]其中，通过计算两种颜色之间的欧式距离后转换为颜色相似度；
[0033]所述颜色相似度的计算公式为：
[0034]欧氏距离＝
sqrt((R1
‑
R)^2+(G1
‑
G)^2+(B1
‑
B)^2)
，
[0035]颜色相似度＝
1/(1+
欧氏距离
)
，
[0036]其中，
(R1,G1,B1)
为包装盒上的实际颜色，
(R,G,B)
为基于用户描述确定的标准颜色；
[0037]所述标准颜色为根据用户描述的颜色在标准颜色表中确定对应的
RGB
值
。
[0038]其中，所述第一匹配度的计算公式为：
[0039]第一匹配度＝几何匹配度权重
*
几何匹配度
+
颜色相似度权重
*
颜色相似度
+
类型相似度权重
*
类型相似度
。
[0040]其中，基于用户的过敏史和慢性病史以及药品的成分和不良反应确定负面影响因素
D
；
[0041]以及基于用户的年龄和药品的推荐年龄范围确定推荐系数
C
；
[0042本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种智能交互的药品信息搜索方法，所述方法包括：接收用户输入的描述药品的文字信息；利用自然语言处理技术解析用户的文字描述，获取用户描述的关键词；基于所述用户描述的关键词，查询并获得与用户需求相关的药品信息列表；访问用户健康数据，获取用户特征；基于用户特征，对查询到的药品信息列表进行排序优化；展示搜索结果，包括展示药品的相关信息
。2.
如权利要求1所述的一种智能交互的药品信息搜索方法，其特征在于，接收用户的描述性输入，包括关于药品性能的描述，以及关于药品包装盒的描述；将描述文本经过初步的处理；使用从药品文本描述数据上训练的命名实体识别
NER
模型从用户的输入中识别出关键词；在识别出关键词后，根据药品的性能信息在药品数据库中进行检索，找出与用户需求相匹配的药品；然后根据用户描述的包装盒特征在上一步检索得到的药品中进行二次检索，得到基于第一匹配度的结果
。3.
如权利要求2所述的一种智能交互的药品信息搜索方法，其特征在于，药品数据库基础结构包括：药品表
Products、
包装表
Packagings
和版本表
Versions
；基于与
Packagings
的几何匹配度
、
与
Packagings
的颜色相似度和与
Packagings
的类型相似度，确定用户描述与
Versions
的第一匹配度
。4.
如权利要求3所述的一种智能交互的药品信息搜索方法，其特征在于，所述包装表
Packagings
包括
Pattern
字段；将
Pattern
字段中的每一个图案元素扩展为一个包含标签
、
面积和位置的元组；对于所述
Pattern
，几何匹配度的处理包括：根据用户描述，确定目标图案类型和描述位置；对于每个
Packagings
，确定每个目标图案在面积中的排序，并基于所述排序位置计算面积匹配度；基于描述位置确定与每个
Packagings
上目标图案的位置关系参数，将所述位置关系参数确定与每个
Packagings
的位置匹配度；结合所述面积匹配度和位置匹配度，确定出对于所述用户描述与每个
Packagings
之间的几何匹配度：几何匹配度＝面积匹配度权重
*
面积匹配度
+
位置匹配度权重
*
位置匹配度
。5.
如权利要求4所述的一种智能交互的药品信息搜索方法，其特征在于，对于包含目标图案的所有包装盒上，先根据目标图案面积大小进行排序，所述面积大小为归一化的面积大小；为每个图案分配一个面积系数，所述面积系数为根据图案在排序中的位置决定；计算每个图案的面积比例与用户描述的图案面积比例的差值的绝对值，然后用面积系数来调整这个差值：面积系数＝
(

【专利技术属性】
技术研发人员：连俊杰，轩宁成，刘聚，
申请(专利权)人：深圳市万连软件有限公司，
类型：发明
国别省市：