[发明专利]模拟病人问诊对话方法、装置、终端设备及存储介质

权利要求书

1.一种模拟病人问诊对话方法，其特征在于，包括：

获取用户输入的问诊语句；所述问诊语句是对充当标准化病人的角色的终端设备进行问询的语句；

在问诊匹配模板中查找与所述问诊语句相对应的第一应答语句；

若所述问诊匹配模板中存在与所述问诊语句相对应的第一应答语句，则向用户输出所述第一应答语句；若不存在，则根据所述问诊语句的语义属性类别确定相应的第二应答语句，并向用户输出所述第二应答语句；

其中，所述问诊匹配模板包括匹配规则和所述匹配规则对应的应答语句，所述匹配规则用于对所述问诊语句进行匹配；

若所述语义属性类别包括：症状类别、疼痛类别中的至少一个，所述根据所述问诊语句的语义属性类别确定相应的第二应答语句，包括：获取所述问诊语句的关键词；在所述问诊语句的语义属性类别对应的病理知识库中查找所述问诊语句的关键词；根据所述问诊语句的关键词是否存在于所述病理知识库中，生成与所述问诊语句对应的第二应答语句。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，若所述语义属性类别包括过渡语义类别，所述方法还包括：

获取所述问诊语句的关键词；

根据所述问诊语句的关键词确定所述问诊语句对应的第二应答语句。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，若所述语义属性类别包括其他语义类别，所述方法还包括：

使用第一机器学习算法对所述问诊语句进行处理，获取与所述问诊语句对应的第二应答语句；

其中，所述第一机器学习算法为使用问诊知识库训练得到的，所述问诊知识库包括问诊语句和对应的应答语句。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述使用第一机器学习算法对所述问诊语句进行处理，获取与所述问诊语句对应的第二应答语句，包括：

对所述问诊知识库进行分词，获取词的集合；

根据所述词的集合形成向量空间；

根据所述向量空间确定所述问诊语句的向量；

采用相似度算法在所述向量空间中，匹配所述问诊语句的向量；

若匹配成功，提取与所述问诊语句对应的第二应答语句。

5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

使用第二机器学习算法对所述问诊语句进行分类处理，确定所述问诊语句的语义属性类别；

其中，所述第二机器学习算法为使用问诊语句和与所述问诊语句对应的语义属性类别训练得到的。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

接收标准化病人模拟指令，根据所述标准化病人模拟指令对应的疾病信息，确定当前激活的疾病；

根据所述当前激活的疾病，确定所述病理知识库。

7.一种模拟病人问诊对话装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取用户输入的问诊语句；所述问诊语句是对充当标准化病人的角色的终端设备进行问询的语句；

匹配模块，用于在问诊匹配模板中查找与所述问诊语句相对应的第一应答语句；

输出模块，用于若所述问诊匹配模板中存在与所述问诊语句相对应的第一应答语句，则向用户输出所述第一应答语句；若不存在，则根据所述问诊语句的语义属性类别确定相应的第二应答语句，并向用户输出所述第二应答语句；

其中，所述问诊匹配模板包括匹配规则和所述匹配规则对应的应答语句，所述匹配规则用于对所述问诊语句进行匹配；

若所述语义属性类别包括：症状类别、疼痛类别中的至少一个，所述输出模块包括第一应答确定模块，所述第一应答确定模块用于：获取所述问诊语句的关键词；在所述问诊语句的语义属性类别对应的病理知识库中查找所述问诊语句的关键词；根据所述问诊语句的关键词是否存在于所述病理知识库中，生成与所述问诊语句对应的第二应答语句。