【技术实现步骤摘要】
本申请涉及信息检索，具体而言，涉及一种药品检索处理方法、装置、计算机设备和可读存储介质。
技术介绍
1、随着人工智能和自然语言处理技术的飞速发展，大语言模型(large languagemodels，简称llm)已经在各种任务上展现出优异的性能，被广泛应用于医疗领域。而药品信息是医疗领域中的一个重要组成部分，准确地理解和应用药品信息是进行有效治疗的关键。因此，如何高效利用大语言模型帮助用户更好地理解和应用药品信息是当前亟需解决的技术难题。
2、目前，常用的药品检索方式主要有以下两种，第一种是通过对药品包装盒进行识别，确定候选药品名称，将候选药品名称与药品知识库的药品通用名进行映射，确定药品检索结果；第二种则是基于大语言模型和外部知识库对用户提出的问题进行应答。
3、然而，基于第一种方式进行药品检索时，存在药品检索效率低下的问题，基于第二种方式进行药品检索时，大语言模型自身的幻觉会降低药品检索的准确性。
技术实现思路
1、本申请的目的在于提供药品检索处理方法、装置、计算机设备和可读存储介质，可以达到提高药品检索的准确性并提高用户医疗问答的体验感的效果。
2、本申请的实施例是这样实现的：
3、本申请实施例的第一方面，提供一种药品检索处理方法，包括：
4、通过预设的药品名称实体识别模型对用户提出的问题进行预处理，确定用户提出的问题是否包含药品名称；
5、若是，则根据用户提出的问题中包含的药品名称在预先构建的语义数据库
6、若否，则根据用户提出的问题在语义数据库以及词频数据库中进行检索，得到多个第二相关药品信息以及各第二相关药品信息对应的药品的第二排序信息；
7、根据用户提出的问题、第一相关药品信息或第二相关药品信息以及第一排序信息或第二排序信息，确定目标解答结果。
8、作为一种可能的实现方式，根据用户提出的问题中包含的药品名称在预先构建的语义数据库以及词频数据库中进行检索之前，包括：
9、获取多种药品对应的文本数据，并从文本数据中提取各药品对应的药品信息；
10、将各药品对应的药品信息存储至预设的关系型数据库中的药品信息表中；
11、根据药品信息表的字段信息，对各药品对应的药品信息进行分层处理，得到各药品对应的多个层级的药品信息词汇；
12、根据多个层级的药品信息词汇，构建语义数据库以及词频数据库。
13、作为一种可能的实现方式，根据多个层级的药品信息词汇，构建语义数据库以及词频数据库，包括：
14、将多个层级的药品信息词汇依次加入词频数据库中；
15、基于预设的向量构建模型生成多个层级的药品信息词汇的药品信息向量，并将多个层级的药品信息向量依次加入语义数据库中。
16、作为一种可能的实现方式，根据用户提出的问题中包含的药品名称在预先构建的语义数据库以及词频数据库中进行检索，得到多个第一相关药品信息以及各第一相关药品信息对应的药品的第一排序信息，包括：
17、根据用户提出的问题中包含的药品名称分别在语义数据库以及词频数据库中进行检索，得到药品名称对应的语义检索结果和词频检索结果；
18、根据药品名称对应的语义检索结果和词频检索结果的整合结果，确定多个第一相关药品信息以及各第一相关药品信息对应的药品的第一排序信息。
19、作为一种可能的实现方式，根据用户提出的问题中包含的药品名称分别在语义数据库以及词频数据库中进行检索，得到药品名称对应的语义检索结果和词频检索结果，包括：
20、将用户提出的问题中包含的药品名称转换为待查药品名称向量；
21、在语义数据库的药品名称向量表中查找与待查药品名称向量匹配的目标名称向量，根据目标名称向量得到药品名称对应的语义检索结果；
22、在词频数据库的药品名称词汇表中查找与药品名称匹配的目标名称词汇，根据目标名称词汇得到药品名称对应的词频检索结果。
23、作为一种可能的实现方式，根据用户提出的问题在语义数据库以及词频数据库中进行检索，得到多个第二相关药品信息以及各第二相关药品信息对应的药品的第二排序信息，包括：
24、将用户提出的问题转换为待查问题向量以及多个待查药品信息；
25、在语义数据库的药品名称向量表中查找与待查问题向量匹配的目标名称向量，并在语义数据库的药品描述向量表中查找与待查问题向量匹配的目标描述向量，根据目标名称向量以及目标描述向量得到问题对应的语义检索结果；
26、在词频数据库的药品名称词汇表中查找与各待查药品信息匹配的目标名称词汇，并在词频数据库的药品描述词汇表中查找与各待查药品信息匹配的目标描述词汇，并在词频数据库的药品厂家词汇表中查找与各待查药品信息匹配的目标厂家词汇，并在词频数据库的药品规格词汇表中查找与各待查药品信息匹配的目标规格词汇，根据目标名称词汇、目标描述词汇、目标厂家词汇以及目标规格词汇得到问题对应的词频检索结果；
27、根据问题对应的语义检索结果和问题对应的词频检索结果的整合结果，确定多个第二相关药品信息以及各第二相关药品信息对应的药品的第二排序信息。
28、作为一种可能的实现方式，根据用户提出的问题、第一相关药品信息或第二相关药品信息以及第一排序信息或第二排序信息，确定目标解答结果，包括：
29、根据用户提出的问题，确定问题解答的关键词；
30、根据第一相关药品信息或第二相关药品信息以及第一排序信息或第二排序信息，确定问题对应的至少一个目标药品索引码；
31、根据各目标药品索引码在预先构建的关系型数据库的索引结果，确定问题对应的各目标药品信息；
32、将问题解答的关键词以及各目标药品信息进行拼接，得到目标提示词；
33、基于预先构建的大语言模型对目标提示词进行整合处理，得到目标解答结果。
34、本申请实施例的第二方面，提供了一种药品检索处理装置，该药品检索处理装置包括：
35、第一确定模块，用于通过预设的药品名称实体识别模型对用户提出的问题进行预处理，确定用户提出的问题是否包含药品名称；
36、若是，检索模块用于根据用户提出的问题中包含的药品名称在预先构建的语义数据库以及词频数据库中进行检索，得到多个第一相关药品信息以及各第一相关药品信息对应的药品的第一排序信息，其中，语义数据库用于存储多个层级的药品信息向量，词频数据库用于存储多个层级的药品信息词汇，多个层级包括如下至少两项：药品名称、药品描述、药品厂家、药品规格；
37、若否，检索模块用于根据用户提本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种药品检索处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的药品检索处理方法，其特征在于，所述根据用户提出的问题中包含的药品名称在预先构建的语义数据库以及词频数据库中进行检索之前，包括：
3.根据权利要求2所述的药品检索处理方法，其特征在于，所述根据所述多个层级的药品信息词汇，构建所述语义数据库以及所述词频数据库，包括：
4.根据权利要求1所述的药品检索处理方法，其特征在于，所述根据用户提出的问题中包含的药品名称在预先构建的语义数据库以及词频数据库中进行检索，得到多个第一相关药品信息以及各第一相关药品信息对应的药品的第一排序信息，包括：
5.根据权利要求4所述的药品检索处理方法，其特征在于，所述根据用户提出的问题中包含的药品名称分别在所述语义数据库以及所述词频数据库中进行检索，得到所述药品名称对应的语义检索结果和词频检索结果，包括：
6.根据权利要求1所述的药品检索处理方法，其特征在于，所述根据用户提出的问题在所述语义数据库以及所述词频数据库中进行检索，得到多个第二相关药品信息以及各第二相关药品信息对应的药品的
7.根据权利要求1-6任一项所述的药品检索处理方法，其特征在于，所述根据用户提出的问题、所述第一相关药品信息或所述第二相关药品信息以及所述第一排序信息或所述第二排序信息，确定目标解答结果，包括：
8.一种药品检索处理装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种计算机设备，其特征在于，包括：存储器、处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现上述权利要求1至7任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种药品检索处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的药品检索处理方法，其特征在于，所述根据用户提出的问题中包含的药品名称在预先构建的语义数据库以及词频数据库中进行检索之前，包括：
3.根据权利要求2所述的药品检索处理方法，其特征在于，所述根据所述多个层级的药品信息词汇，构建所述语义数据库以及所述词频数据库，包括：
4.根据权利要求1所述的药品检索处理方法，其特征在于，所述根据用户提出的问题中包含的药品名称在预先构建的语义数据库以及词频数据库中进行检索，得到多个第一相关药品信息以及各第一相关药品信息对应的药品的第一排序信息，包括：
5.根据权利要求4所述的药品检索处理方法，其特征在于，所述根据用户提出的问题中包含的药品名称分别在所述语义数据库以及所述词频数据库中进行检索，得到所述药品名称对应的语义检索结果和词频检索结果，包括：
6.根据权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：洪平，虞明星，陈旭，刘宁，宋晓霞，许祥军，高玉杰，赵大平，黄智勇，孙前方，
申请(专利权)人：卫宁健康科技集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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