[發(fā)明專利]一種醫(yī)療美容知識(shí)圖譜自動(dòng)構(gòu)建方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910669702.1
• 申請(qǐng)日: 2019-07-24
• 公開（公告）號(hào): CN110413798A
• 公開（公告）日: 2019-11-05
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 康祖蔭;肖龍?jiān)?/a>;蔡振華;李稀敏;劉曉葳;譚玉坤
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 廈門快商通科技股份有限公司
• 主分類號(hào): G06F16/36
• 分類號(hào): G06F16/36;G06F17/27;G06N3/04
• 代理公司: 廈門仕誠聯(lián)合知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 35227
• 代理人: 邱冬新

1.一種醫(yī)療美容知識(shí)圖譜自動(dòng)構(gòu)建方法，其特征在于，包括：

(1)本體構(gòu)建步驟：構(gòu)建醫(yī)療美容知識(shí)圖譜的本體；

所述醫(yī)療美容知識(shí)圖譜的本體構(gòu)建包含對(duì)醫(yī)療美容知識(shí)圖譜的本體與數(shù)據(jù)的模式層進(jìn)行定義，

所述醫(yī)療美容知識(shí)圖譜的本體與數(shù)據(jù)的模式層定義包含以下：定義本體中的類、定義本體中的類之間的關(guān)系、定義屬性槽；

所述類為表示的是對(duì)象的集合，所述本體中的類包含以下任意一種或者多種：整形項(xiàng)目、技術(shù)、儀器、材料、癥狀、專家；

醫(yī)療美容知識(shí)圖譜的本體中的類之間的關(guān)系分為對(duì)象屬性和數(shù)據(jù)屬性；

所述對(duì)象屬性為實(shí)體之間、概念實(shí)體之間的關(guān)系；

所述數(shù)據(jù)屬性為實(shí)體與其屬性之間的關(guān)系；

所述對(duì)象屬性包含以下任意一種或者多種：項(xiàng)目技術(shù)、項(xiàng)目儀器、項(xiàng)目材料；

所述數(shù)據(jù)屬性包含以下任意一種或者多種：名稱、專家信息大體介紹、介紹、優(yōu)勢、價(jià)格、折扣；

所述定義屬性槽為規(guī)定可以填入槽中的屬性值，為每一個(gè)實(shí)例填入屬性值；

(2)實(shí)體抽取步驟：

所述實(shí)體抽取為從醫(yī)療美容原始對(duì)話語料中自動(dòng)識(shí)別出命名實(shí)體抽取；

所述實(shí)體包含以下任意一種或者多種：整形項(xiàng)目、技術(shù)、儀器、材料、癥狀、價(jià)格、專家、折扣；

(3)屬性抽取步驟：

所述屬性抽取為實(shí)體抽取屬性提取為實(shí)體構(gòu)造屬性列表；所述屬性抽取包含對(duì)象屬性值抽取和數(shù)據(jù)屬性值抽取兩個(gè)過程；

所述對(duì)象屬性值抽取過程為采用命名實(shí)體識(shí)別算法抽取對(duì)話中的若干實(shí)體；

所述數(shù)據(jù)屬性值抽取過程具體為通過意圖識(shí)別算法識(shí)別對(duì)話中每一句對(duì)話的意圖，將意圖與數(shù)據(jù)屬性一一對(duì)應(yīng)，再將實(shí)體與意圖對(duì)應(yīng)，實(shí)現(xiàn)實(shí)體的數(shù)據(jù)屬性賦值。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的醫(yī)療美容知識(shí)圖譜自動(dòng)構(gòu)建方法，其特征在于，

所述對(duì)象屬性值抽取過程中，若在一段對(duì)話中，僅一個(gè)整形項(xiàng)目與技術(shù)、儀器、材料，則可以確定相應(yīng)的對(duì)象屬性值：(整形項(xiàng)目，項(xiàng)目技術(shù)，技術(shù))、(整形項(xiàng)目，項(xiàng)目儀器，儀器)、(整形項(xiàng)目，項(xiàng)目材料，材料)；若在一段對(duì)話中，同時(shí)出現(xiàn)多個(gè)整形項(xiàng)目與技術(shù)、儀器、材料，則按照位置就近原則確定對(duì)象屬性值。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的醫(yī)療美容知識(shí)圖譜自動(dòng)構(gòu)建方法，其特征在于，

采用LSTM+CRF從醫(yī)療美容原始對(duì)話語料中自動(dòng)識(shí)別出若干實(shí)體。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的醫(yī)療美容知識(shí)圖譜自動(dòng)構(gòu)建方法，其特征在于，

通過XGBoost意圖識(shí)別算法識(shí)別對(duì)話中每一句對(duì)話的意圖。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的醫(yī)療美容知識(shí)圖譜自動(dòng)構(gòu)建方法，其特征在于，

所述意圖包含以下任意一種或者多種：專家信息大體介紹、價(jià)格、折扣、優(yōu)惠活動(dòng)、問癥狀、問就診史、介紹、優(yōu)勢、治療方式、儀器信息、是否疼痛、恢復(fù)期、維持時(shí)間、術(shù)前注意事項(xiàng)、術(shù)后注意事項(xiàng)、問診流程、具體某個(gè)專家介紹、技術(shù)介紹、儀器介紹、材料介紹。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的醫(yī)療美容知識(shí)圖譜自動(dòng)構(gòu)建方法，其特征在于，

所述數(shù)據(jù)屬性值抽取過程，如果同時(shí)出現(xiàn)多個(gè)實(shí)體與數(shù)據(jù)屬性值，則按照位置就近原則確定數(shù)據(jù)屬性值，當(dāng)一個(gè)數(shù)據(jù)屬性值的上下文同時(shí)出現(xiàn)多個(gè)實(shí)體時(shí)，則選擇與該數(shù)據(jù)屬性值空間距離最近的實(shí)體與之對(duì)應(yīng)。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的醫(yī)療美容知識(shí)圖譜自動(dòng)構(gòu)建方法，其特征在于，

所述方法還包含實(shí)體對(duì)齊步驟，

所述實(shí)體對(duì)齊步驟，具體為，采取實(shí)體映射的方式，先確定標(biāo)準(zhǔn)實(shí)體名稱，通過詞相似度算法，將同一實(shí)體的不同表述映射到標(biāo)準(zhǔn)名稱。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的醫(yī)療美容知識(shí)圖譜自動(dòng)構(gòu)建方法，其特征在于，

以醫(yī)療美容的真實(shí)對(duì)話數(shù)據(jù)為訓(xùn)練樣本，訓(xùn)練word2vec模型，即可對(duì)實(shí)體識(shí)別得到的實(shí)體與標(biāo)準(zhǔn)實(shí)體計(jì)算相似度，選擇相似度最高的標(biāo)準(zhǔn)實(shí)體為最終的映射實(shí)體。