[发明专利]数据预测及模型训练的方法、装置、设备、介质及产品

说明书

本公开提供了一种数据预测及模型训练的方法、装置、设备、介质及产品，涉及人工智能技术领域，尤其涉及AI医疗以及智能搜索领域。具体实现方案为：获取查询信息；对所述查询信息进行关键词匹配，确定第一预测结果；调用文本分类模型对所述查询信息进行预测，得到第二预测结果；根据所述第一预测结果和所述第二预测结果，得到目标预测结果。通过本公开利用关键词词表对查询信息进行预测，得到高准确率的第一预测结果，同时利用文本分类模型对查询信息进行预测得到的第二预测结果，能够提供目标预测结果的全面性。

技术领域

本公开涉及人工智能技术领域，尤其涉及数据预测和AI医疗领域。

背景技术

随着人工智能的发展，可以实现根据已输入的数据预测用户期望。数据预测技术可以应用于在线医疗平台。用户可以通过在线医疗平台进行咨询或疾病诊断。在线医疗平台根据用户输入的查询内容进行用户关注疾病的预测和判断，根据预测结果为用户后续就医提供帮助。例如，向用户推荐对应疾病经验丰富的医生。

发明内容

本公开提供了一种用于数据预测及模型训练的方法、装置、设备、介质及产品。

根据本公开的一方面，提供了一种数据预测方法，包括：获取查询信息；对所述查询信息进行关键词匹配，确定第一预测结果；调用文本分类模型对所述查询信息进行预测，得到第二预测结果；根据所述第一预测结果和所述第二预测结果，得到目标预测结果。

根据本公开的另一方面，提供了一种训练文本分类模型的方法，包括：

确定关联程度预测模型，以及用于训练文本分类模型的第一样本集；利用所述关联程度预测模型，预测所述第一样本集中第一样本的对象和关联程度，并将所述对象和关联程度作为所述第一样本的伪标签，所述关联程度为所述第一样本与对象的关联程度；利用关键词词表纠正所述伪标签，将所述第一样本集中各第一样本和纠正后的伪标签，作为第二样本集；基于所述第二样本集，训练文本分类模型。

根据本公开的另一方面，提供了一种数据预测装置，包括：获取单元，用于获取查询信息；第一预测单元，用于对所述查询信息进行关键词匹配，确定第一预测结果；第二预测单元，用于调用文本分类模型对所述查询信息进行预测，得到第二预测结果；结果单元，用于根据所述第一预测结果和所述第二预测结果，得到目标预测结果。

根据本公开的另一方面，提供了一种训练文本分类模型的模型，包括：确定单元，用于确定关联程度预测模型，以及用于训练文本分类模型的第一样本集；预测单元，用于利用所述关联程度预测模型，预测所述第一样本集中第一样本的对象和关联程度，并将所述对象和关联程度作为所述第一样本的伪标签，所述关联程度为所述第一样本与对象的关联程度；纠正单元，用于利用关键词词表纠正所述伪标签，将所述第一样本集中各第一样本和纠正后的伪标签，作为第二样本集；训练单元，用于基于所述第二样本集，训练文本分类模型。

根据本公开的又一方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行所述的方法。

根据本公开的又一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行所述的方法。

根据本公开的又一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现所述的方法。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明