【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自然语言处理，具体涉及基于问诊分析的智能助诊系统。
技术介绍
1、
2、通过有声问诊得出意向诊断后筛出若干检查或若干治疗，形成医学知识库，通过自然语言处理的技术构建智能助诊系统，智能助诊系统为可提示检查及治疗相关事项要求的系统。通过智能助诊系统可以通过网络技术将专业的医疗资源共享给全国各地，帮助患者获得及时的医疗咨询和诊断，并为医学研究提供有价值的数据支持。其中，命名实体识别是构建智能助诊系统中较为重要的一步。但是，在构建智能助诊系统时，由于医学领域的实体存在长尾问题，即有许多罕见的疾病在训练数据中出现的频率较低，因此很难识别出该类实体。进而导致依此构建的智能助诊系统性能有所下降。
技术实现思路
1、为了解决长尾问题导致的实体无法识别的技术问题，本专利技术提供了基于问诊分析的智能助诊系统，所采用的技术方案具体如下：
2、本专利技术提出了基于问诊分析的智能助诊系统，该系统包括以下模块：
3、诊断数据获取模块，用于获取智能对话诊疗数据集和知识图...
【技术保护点】
1.基于问诊分析的智能助诊系统，其特征在于，该系统包括以下模块：
2.如权利要求1所述的基于问诊分析的智能助诊系统，其特征在于，所述将智能对话诊疗数据集中每个句子分解为若干词序列片段的方法为：
3.如权利要求1所述的基于问诊分析的智能助诊系统，其特征在于，所述根据词序列片段出现的次数获取词序列片段在智能对话诊疗数据集出现的概率的方法为：
4.如权利要求1所述的基于问诊分析的智能助诊系统，其特征在于，所述根据词汇之间的依存关系和词序列片段在智能对话诊疗数据集出现的概率获取词序列片段的潜在长尾实体度的方法为：
5.如权利要求...
【技术特征摘要】
1.基于问诊分析的智能助诊系统，其特征在于，该系统包括以下模块：
2.如权利要求1所述的基于问诊分析的智能助诊系统，其特征在于，所述将智能对话诊疗数据集中每个句子分解为若干词序列片段的方法为：
3.如权利要求1所述的基于问诊分析的智能助诊系统，其特征在于，所述根据词序列片段出现的次数获取词序列片段在智能对话诊疗数据集出现的概率的方法为：
4.如权利要求1所述的基于问诊分析的智能助诊系统，其特征在于，所述根据词汇之间的依存关系和词序列片段在智能对话诊疗数据集出现的概率获取词序列片段的潜在长尾实体度的方法为：
5.如权利要求1所述的基于问诊分析的智能助诊系统，其特征在于，所述根据每个句子中词汇的数量构建长尾实体匹配标志序列的方法为：
6.如权利要求5所述的基于问诊分析的智能助诊系统，其特征在于，所述根据长尾实体匹配标志序列及潜在长...
【专利技术属性】
技术研发人员：张莹宗，黄镇，李亚彭，张彦周，
申请(专利权)人：深圳爱递医药科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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