[发明专利]会话结束的预测方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请提供一种中医问诊会话结束的预测方法、装置、设备及存储介质，包括：获取当前对话信息以及历史对话信息，当前对话信息包括问诊问诊图像信息，历史对话信息包括多个问诊问诊会话语句；利用深度学习网络对问诊问诊图像信息以及多个问诊问诊会话语句进行特征提取，得到对应的第一特征向量信息以及第二特征向量信息；将第一特征向量信息以及第二特征向量信息进行特征融合，得到目标特征向量信息；将目标特征向量信息输入至预先训练的会话结束预测模型，得到会话结束的预测概率。本申请提出的中医问诊会话结束的预测方法基于深度学习模型判断当前的会话状态是否适合结束会话，实现中医问诊会话结束的预测，且提高预测结果的准确性，提高患者的服务体验。

技术领域

本申请涉及智能医疗领域技术领域，尤其涉及一种中医问诊会话结束的预测方法、会话结束的预测装置、计算机设备及计算机可读存储介质。

背景技术

随着互联网技术发展，目前大部分智慧平台都提供线上会话服务，以提升用户的使用体验，为用户提供便利。例如智慧医疗服务平台会提供线上问诊服务，通过会话机器人和用户对话，以实现会话机器人代替人工专家收集用户信息，且能够回答用户的咨询问题。在整个过程中，会话机器人能够正确理解每轮交互的语义信息固然重要，但从整体的会话维度来说，何时结束会话同样影响用户的使用体验。

然而现有技术中，会话机器人通常基于实际业务场景设定的会话结束的规则来判断何时结束会话。当用户一旦触发该规则时，会话机器人便会基于规则的控制策略结束会话，这种基于规则的方法很明显具有不够灵活且泛化能力差的缺点。因此，有必要提出一种中医问诊会话结束的预测方法，能够实现更加灵活且更加精准的预测何时结束会话。

发明内容

本申请提供了一种中医问诊会话结束的预测方法、会话结束的预测装置、计算机设备及计算机可读存储介质，能够基于深度学习模型，在获取当前对话信息以及历史对话信息后，实现会话结束的预测。尤其是对于医疗服务平台场景下会话结束的预测，能够提高预测结果的准确性，提高患者的服务体验。

第一方面，本申请提供了一种中医问诊会话结束的预测方法，所述方法包括：

获取当前对话信息以及历史对话信息，其中所述当前对话信息包括问诊图像信息，所述历史对话信息包括多个问诊会话语句；

利用深度学习网络对所述问诊图像信息以及所述多个问诊会话语句进行特征提取，得到对应的第一特征向量信息以及第二特征向量信息；

将所述第一特征向量信息以及第二特征向量信息进行特征融合，得到目标特征向量信息；

将所述目标特征向量信息输入至预先训练的会话结束预测模型，得到会话结束的预测概率。

第二方面，本申请还提供了一种中医问诊会话结束的预测装置，所述预测装置包括：

获取模块，所述获取模块用于获取当前对话信息以及历史对话信息，其中所述当前对话信息包括问诊图像信息，所述历史对话信息包括多个问诊会话语句；

特征提取模块，所述特征提取模块用于利用深度学习网络对所述问诊图像信息以及所述多个问诊会话语句进行特征提取，得到对应的第一特征向量信息以及第二特征向量信息；

特征融合模块，所述特征融合模块用于将所述第一特征向量信息以及第二特征向量信息进行特征融合，得到目标特征向量信息；

预测模块，所述预测模块用于将所述目标特征向量信息输入至预先训练的会话结束预测模型，得到会话结束的预测概率。

第三方面，本申请还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括：

存储器和处理器；

其中，所述存储器与所述处理器连接，用于存储程序；

所述处理器用于通过运行所述存储器中存储的程序，实现如上述任一项所述的会话结束的预测方法的步骤。