[发明专利]基于因子图模型的自诊模型训练方法和装置有效
| 申请号： | 201410522719.1 | 申请日： | 2014-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN104331600B | 公开（公告）日： | 2018-07-17 |
| 发明（设计）人： | 李岱峰;伊凯;李子龙;曾刚;钱立伟;陆彬;全伟;李理;白晓航;王浩 | 申请（专利权）人： | 百度在线网络技术（北京）有限公司 |
| 主分类号： | G16H50/20 | 分类号： | G16H50/20;G16H50/30 |
| 代理公司： | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人： | 路凯;胡彬 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种基于因子图模型的自诊模型训练方法和装置。所述基于因子图模型的自诊模型训练方法包括：从收集到的专业知识数据中提取专业知识特征数据，并从收集到的医患交流数据中提取医患交流特征数据，其中，所述专业知识特征数据以及所述医患交流特征数据中均存储有疾病与症状之间的对应关系；根据所述专业知识特征数据以及所述医患交流特征数据的内容构建包括潜藏层的稀疏因子图模型；利用所述专业知识特征数据以及所述医患交流特征数据对所述稀疏因子图模型进行迁移训练，直至所述稀疏因子图模型的参数全部收敛。所述基于因子图模型的自诊模型训练方法和装置同时解决了领域知识偏差以及经验数据稀疏的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 特征数据 专业知识 模型训练 因子图 方法和装置 稀疏因子 图模型 交流 交流数据 经验数据 领域知识 内容构建 稀疏 收敛 存储 迁移 疾病 | ||
【主权项】：
1.一种基于因子图模型的自诊模型训练方法，其特征在于，包括：从收集到的专业知识数据中提取专业知识特征数据，并从收集到的医患交流数据中提取医患交流特征数据，其中，所述专业知识特征数据以及所述医患交流特征数据中均存储有疾病与症状之间的对应关系，且所述专业知识特征数据为根据专业知识构建的数据，包括专家知识库与题库；根据所述专业知识特征数据以及所述医患交流特征数据的内容构建包括潜藏层的稀疏因子图模型；利用所述专业知识特征数据以及所述医患交流特征数据对所述稀疏因子图模型进行迁移训练，直至所述稀疏因子图模型的参数全部收敛；其中，在利用所述专业知识特征数据以及所述医患交流特征数据对所述稀疏因子图模型进行迁移训练之后，还包括：接收用户输入的症状，并根据所述稀疏因子图模型对输入症状的输出结果向用户反馈关于输入症状的自诊结果。
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