【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能，特别是涉及一种临床试验的自动文本对话方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、临床试验是指任何在人体进行药物的系统性研究，以证实或揭示试验药物的作用、不良反应和/或试验药物的吸收、分布、代谢和排泄，目的是确定试验药物的疗效与安全性。临床试验研究机构现场(研究中心/医院)的临床研究人员在临床试验方案的实施过程中，需要频繁查询、提取临床试验方案的各个试验条款文本。然而传统的人工查询方式效率低、响应不及时、信息准确性不够高，影响了临床试验方案的实施。
技术实现思路
1、以下是对本申请详细描述的主题的概述。本概述并非是为了限制权利要求的保护范围。
2、本申请实施例提供了一种临床试验的自动文本对话方法、装置、设备及介质，能够提升查询临床试验方案的试验条款文本的效率以及准确性。
3、一方面，本申请实施例提供了一种临床试验的自动文本对话方法，包括：
4、获取临床试验方案的各个试验条款文本，从所述试验条款文本中提取多个文本实体，将所述文本实体、所述试验条款文本以及所述试验条款文本的文本类别分别作为节点构建临床试验知识图谱；
5、接收终端发送的目标询问文本，基于自然语言理解模型从所述目标询问文本中识别出多个目标实体；
6、根据所述临床试验知识图谱确定各个所述目标实体对应的所述文本类别，根据多个所述文本类别生成类别选项信息，将所述类别选项信息发送至所述终端；
7、接收所述终端发送的对所述类别选项信息的第一选择结果
8、另一方面，本申请实施例还提供了一种临床试验的自动文本对话装置，包括：
9、知识图谱构建模块，用于获取临床试验方案的各个试验条款文本，从所述试验条款文本中提取多个文本实体，将所述文本实体、所述试验条款文本以及所述试验条款文本的文本类别分别作为节点构建临床试验知识图谱；
10、实体识别模块，用于接收终端发送的目标询问文本，基于自然语言理解模型从所述目标询问文本中识别出多个目标实体；
11、第一对话模块，用于根据所述临床试验知识图谱确定各个所述目标实体对应的所述文本类别，根据多个所述文本类别生成类别选项信息，将所述类别选项信息发送至所述终端；
12、第二对话模块，用于接收所述终端发送的对所述类别选项信息的第一选择结果，根据所述第一选择结果从多个所述文本类别中确定目标类别，将所述目标类别在所述临床试验知识图谱中对应的所述试验条款文本发送至所述终端。
13、进一步的，上述知识图谱构建模块具体用于：
14、将所述试验条款文本作为所述文本实体的上游节点，将所述试验条款文本的文本类别作为所述试验条款文本的上游节点，构建临床试验知识图谱。
15、进一步的，上述知识图谱构建模块还用于：
16、对所述试验条款文本进行预处理；
17、基于预先训练好的大语言模型对预处理后的所述试验条款文本进行实体识别，得到多个文本实体；
18、基于预先训练好的关系提取模型对所述试验条款文本进行依赖性分析，得到多个所述文本实体之间的关系，其中，所述关系提取模型基于广域医学和临床试验的知识训练得到。
19、进一步的，所述文本类别包括文本主类别以及所述文本主类别下的文本子类别，所述文本主类别包括入组条款文本或者排除条款文本，所述文本子类别包括受试者类型、疾病特征、医学疾病或者治疗信息，上述知识图谱构建模块还用于：
20、将所述试验条款文本作为所述文本实体的上游节点，将所述试验条款文本的所述文本子类别作为所述试验条款文本的上游节点，将所述试验条款文本的所述文本主类别作为所述试验条款文本的所述文本子类别的上游节点，构建临床试验知识图谱。
21、进一步的，上述第一对话模块具体用于：
22、根据多个所述文本主类别生成初始选项信息，将所述初始选项信息发送至所述终端；
23、接收所述终端发送的对所述初始选项信息的第二选择结果，根据所述第二选择结果从多个所述文本主类别中确定目标主类别；
24、当所述目标主类别下存在多个所述文本子类别时，根据多个所述文本子类别生成类别选项信息。
25、进一步的，上述知识图谱构建模块还用于：
26、调用对话数据库，从所述对话数据库中获取预设询问文本以及所述预设询问文本对应的预设回答文本；
27、根据所述预设询问文本中的所述文本实体，将所述预设询问文本以及所述预设回答文本添加至所述临床试验知识图谱。
28、进一步的，临床试验的自动文本对话装置还设置有第三对话模块，上述第三对话模块具体用于：
29、根据所述目标类别在所述临床试验知识图谱中对应的所述试验条款文本，从所述临床试验知识图谱中获取对应的所述预设询问文本以及所述预设回答文本；
30、将获取到的所述预设询问文本以及所述预设回答文本发送至所述终端。
31、进一步的，临床试验的自动文本对话装置还设置有第四对话模块，上述第四对话模块具体用于：
32、当所述目标实体为所述文本实体以外的其他实体时，基于向量模型确定所述目标询问文本与各个所述预设询问文本之间的向量相似度；
33、当所述向量相似度大于或者等于相似度阈值时，将所述预设询问文本对应的所述预设回答文本发送至所述终端。
34、进一步的，临床试验的自动文本对话装置还设置有第五对话模块，上述第五对话模块具体用于：
35、确定所述目标询问文本的意图识别结果，当所述意图识别结果指示所述目标询问文本用于获取访视信息时，访问临床试验系统；
36、从所述临床试验系统中获取所述临床试验方案的试验方案访视信息，将所述试验方案访视信息发送至所述终端。
37、进一步的，上述第五对话模块还用于：
38、获取所述终端的权限信息，其中，所述权限信息包括申办方团队、中心团队或者受试者；
39、根据所述权限信息从所述临床试验系统中获取所述临床试验方案的试验方案访视信息。
40、进一步的，上述第五对话模块还用于：
41、根据所述临床试验方案的多个候选访视周期生成周期选项信息，将所述周期选项信息发送至所述终端；
42、接收所述终端发送的对所述周期选项信息的第三选择结果，根据所述第三选择结果从多个所述候选访视周期中确定目标访视周期，从所述临床试验系统中获取所述目标访视周期的试验方案访视信息。
43、进一步的，上述第五对话模块还用于：
44、从所述临床试验系统中获取所述目标访视周期的下一个所述候选访视周期的试验方案访视信息；
45、将所述目标访视周期的试验方案访视信息，以及所述目标访视周期的下一个所述候选访视周期的试验方案访本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种临床试验的自动文本对话方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的临床试验的自动文本对话方法，其特征在于，所述将所述文本实体、所述试验条款文本以及所述试验条款文本的文本类别分别作为节点构建临床试验知识图谱，包括：
3.根据权利要求1所述的临床试验的自动文本对话方法，其特征在于，所述从所述试验条款文本中提取多个文本实体，包括：
4.根据权利要求1所述的临床试验的自动文本对话方法，其特征在于，所述将所述文本实体、所述试验条款文本以及所述试验条款文本的文本类别分别作为节点构建临床试验知识图谱之后，所述临床试验的自动文本对话方法还包括：
5.根据权利要求4所述的临床试验的自动文本对话方法，其特征在于，所述临床试验的自动文本对话方法还包括：
6.根据权利要求4所述的临床试验的自动文本对话方法，其特征在于，所述临床试验的自动文本对话方法还包括：
7.根据权利要求1所述的临床试验的自动文本对话方法，其特征在于，所述接收终端发送的目标询问文本之后，所述临床试验的自动文本对话方法还包括：
8.根据权利
9.根据权利要求7所述的临床试验的自动文本对话方法，其特征在于，所述从所述临床试验系统中获取所述临床试验方案的试验方案访视信息，包括：
10.根据权利要求9所述的临床试验的自动文本对话方法，其特征在于，所述将所述试验方案访视信息发送至所述终端，包括：
11.根据权利要求1所述的临床试验的自动文本对话方法，其特征在于，所述基于自然语言理解模型从所述目标询问文本中识别出多个目标实体，包括：
12.根据权利要求1或11所述的临床试验的自动文本对话方法，其特征在于，所述基于自然语言理解模型从所述目标询问文本中识别出多个目标实体之前，所述临床试验的自动文本对话方法还包括：
13.一种临床试验的自动文本对话装置，其特征在于，包括：
14.一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至12任意一项所述的临床试验的自动文本对话方法。
15.一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至12任意一项所述的临床试验的自动文本对话方法。
...【技术特征摘要】
1.一种临床试验的自动文本对话方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的临床试验的自动文本对话方法，其特征在于，所述将所述文本实体、所述试验条款文本以及所述试验条款文本的文本类别分别作为节点构建临床试验知识图谱，包括：
3.根据权利要求1所述的临床试验的自动文本对话方法，其特征在于，所述从所述试验条款文本中提取多个文本实体，包括：
4.根据权利要求1所述的临床试验的自动文本对话方法，其特征在于，所述将所述文本实体、所述试验条款文本以及所述试验条款文本的文本类别分别作为节点构建临床试验知识图谱之后，所述临床试验的自动文本对话方法还包括：
5.根据权利要求4所述的临床试验的自动文本对话方法，其特征在于，所述临床试验的自动文本对话方法还包括：
6.根据权利要求4所述的临床试验的自动文本对话方法，其特征在于，所述临床试验的自动文本对话方法还包括：
7.根据权利要求1所述的临床试验的自动文本对话方法，其特征在于，所述接收终端发送的目标询问文本之后，所述临床试验的自动文本对话方法还包括：
8.根据权利要求7所述的临床试验的自动文本对话方法，其特征在于，所述从所述临床试验系统中获取所述临床试...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘宇婧，吴卫平，谢军辉，马岳，叶翔，陈韵如，王晓安，
申请(专利权)人：阿斯利康全球研发中国有限公司，
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。