[发明专利]智能问诊方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种智能问诊方法，其特征在于，所述方法包括：

获取基本问诊文本；

对所述基本问诊文本中的实体特征进行特征提取，得到基本问诊参数；

根据所述基本问诊参数对预设的问诊模板进行筛选，得到候选问诊模板集合；

根据预设的过滤算法对所述候选问诊模板集合中的问诊模板进行过滤处理，得到目标问诊模板；

根据所述基本问诊参数确定所述目标问诊模板上的目标节点及所述目标节点的有向边；

根据所述目标节点和所述有向边构建问诊顺序题目集；

根据所述问诊顺序题目集进行问诊。

2.根据权利要求1所述的智能问诊方法，其特征在于，所述对所述基本问诊文本中的实体特征进行特征提取，得到基本问诊参数的步骤，包括：

识别所述基本问诊文本中的实体特征；

利用预先训练的序列分类器对所述实体特征进行分类处理；

对分类处理之后的实体特征进行特征提取，得到基本问诊参数。

3.根据权利要求1所述的智能问诊方法，其特征在于，所述基本问诊参数包括主诉信息，所述根据预设的过滤算法对所述候选问诊模板集合中的问诊模板进行过滤处理，得到目标问诊模板的步骤，包括：

利用预先训练的文本自动生成模型对所述主诉信息以及所述候选问诊模板集合中的问诊模板进行处理，生成主诉文本串和问诊模板文本串；

分别对所述主诉文本串和所述问诊模板文本串进行编码处理，得到编码形式的主诉文本串和编码形式的问诊模板文本串；

计算所述编码形式的主诉文本串与每一所述编码形式的问诊模板文本串的相似度；

根据所有所述相似度之间的大小关系以及所述相似度与预设的相似度阈值的大小关系，得到目标问诊模板。

4.根据权利要求3所述的智能问诊方法，其特征在于，所述根据所有所述相似度之间的大小关系以及所述相似度与预设的相似度阈值的大小关系，得到目标问诊模板的步骤，包括：

根据所有所述相似度之间的大小关系，确定相似度最高的问诊模板；

若所述相似度最高的问诊模板的相似度大于等于预设的相似度阈值，则将所述相似度最高的问诊模板作为目标问诊模板。

5.根据权利要求3所述的智能问诊方法，其特征在于，所述根据所有所述相似度之间的大小关系以及所述相似度与预设的相似度阈值的大小关系，得到目标问诊模板的步骤，还包括：

根据所有所述相似度之间的大小关系，确定相似度最高的问诊模板；

若所述相似度最高的问诊模板的相似度小于预设的相似度阈值，则获取预设的参考问诊模板，并将所述预设的参考问诊模板作为目标问诊模板。

6.根据权利要求1至5任一项所述的智能问诊方法，其特征在于，所述基本问诊参数确定所述目标问诊模板上的目标节点及所述目标节点的有向边的步骤，包括：

根据所述基本问诊参数，确定所述目标问诊模板上的目标节点；

获取所述目标节点的每一有向边的脚本数据；

根据所述脚本数据，计算每一有向边的权重；

根据每一有向边的权重大小，确定所述目标节点的有向边。

7.根据权利要求1至5任一项所述的智能问诊方法，其特征在于，所述根据所述问诊顺序题目集进行问诊的步骤，包括：

抽取所述目标节点的属性信息；

根据所述属性信息对用户端在所述目标节点反馈的问答数据进行格式组装，得到文本数据；所述文本数据用于用户进行问答交互。