[發(fā)明專利]項(xiàng)目判定方法、相關(guān)設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201911418266.7
• 申請(qǐng)日: 2019-12-31
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN111145906A
• 公開(kāi)（公告）日: 2020-05-12
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 吳及;尤心心;劉喜恩;呂萍
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 清華大學(xué);科大訊飛股份有限公司
• 主分類號(hào): G16H50/20
• 分類號(hào): G16H50/20;G06F40/289;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京集佳知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11227
• 代理人: 王小清

本申請(qǐng)公開(kāi)了一種項(xiàng)目判定方法，首先獲取待判定項(xiàng)目的項(xiàng)目關(guān)聯(lián)文本，然后確定項(xiàng)目關(guān)聯(lián)文本中的主干信息，以及，每個(gè)主干信息的修飾信息；基于主干信息，以及，每個(gè)主干信息的修飾信息，確定項(xiàng)目關(guān)聯(lián)文本的圖結(jié)構(gòu)；最后，對(duì)項(xiàng)目關(guān)聯(lián)文本的圖結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析，確定待判定項(xiàng)目的判定結(jié)果。本申請(qǐng)中采用分析項(xiàng)目關(guān)聯(lián)文本的圖結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目判定的方式，相對(duì)于人工判定的方式，可以節(jié)省人力和時(shí)間，進(jìn)而可以降低成本，提高項(xiàng)目判定效率。基于上述方式，能夠?qū)崿F(xiàn)諸如醫(yī)療領(lǐng)域的輔助診斷預(yù)測(cè)項(xiàng)目，以及司法領(lǐng)域的輔助查證取值預(yù)測(cè)項(xiàng)目等項(xiàng)目的判定。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請(qǐng)涉及自然語(yǔ)言處理技術(shù)領(lǐng)域，更具體的說(shuō)，是涉及一種項(xiàng)目判定方法、相關(guān)設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)

在社會(huì)發(fā)展過(guò)程中，往往需要確定指定項(xiàng)目的判定結(jié)果，如，需要確定輔助診斷預(yù)測(cè)項(xiàng)目的輔助診斷預(yù)測(cè)結(jié)果、需要確定司法領(lǐng)域的查證事項(xiàng)的取值結(jié)果等。

目前，常用的項(xiàng)目判定方式是人工判定，具體可以由相關(guān)專業(yè)的專家，根據(jù)指定項(xiàng)目的相關(guān)信息(如病歷、司法案件證據(jù)材料等)，對(duì)指定項(xiàng)目進(jìn)行判定，給出判定結(jié)果。以疾病診斷項(xiàng)目為例，可以由醫(yī)生依據(jù)病歷對(duì)患者的疾病給出診斷。

然而，人工判定的方式將消耗大量的人力及時(shí)間，成本高，效率低。

發(fā)明內(nèi)容

鑒于上述問(wèn)題，提出了本申請(qǐng)以便提供一種項(xiàng)目判定方法、相關(guān)設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。具體方案如下：

一種項(xiàng)目判定方法，包括：

獲取待判定項(xiàng)目的項(xiàng)目關(guān)聯(lián)文本；

確定所述項(xiàng)目關(guān)聯(lián)文本中的主干信息，以及，每個(gè)主干信息的修飾信息；

基于所述主干信息，以及，每個(gè)主干信息的修飾信息，構(gòu)建所述項(xiàng)目關(guān)聯(lián)文本的圖結(jié)構(gòu)；

對(duì)所述項(xiàng)目關(guān)聯(lián)文本的圖結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析，確定所述待判定項(xiàng)目的判定結(jié)果。

可選地，所述獲取每個(gè)主干信息的修飾信息，包括：

以所述項(xiàng)目關(guān)聯(lián)文本中每個(gè)主干信息為中心，分別從所述主干信息左側(cè)和右側(cè)提取預(yù)設(shè)數(shù)量詞信息作為每個(gè)主干信息的修飾信息。

可選地，所述基于所述主干信息，以及，每個(gè)主干信息的修飾信息，構(gòu)建所述項(xiàng)目關(guān)聯(lián)文本的圖結(jié)構(gòu)，包括：

基于所述主干信息，構(gòu)建所述項(xiàng)目關(guān)聯(lián)文本的全局依賴圖；

基于每個(gè)主干信息的修飾信息，構(gòu)建每個(gè)所述主干信息的局部依賴圖；

基于所述項(xiàng)目關(guān)聯(lián)文本的全局依賴圖和所述項(xiàng)目關(guān)聯(lián)文本的各個(gè)主干信息的局部依賴圖，構(gòu)建所述項(xiàng)目關(guān)聯(lián)文本的圖結(jié)構(gòu)。

可選地，所述對(duì)所述項(xiàng)目關(guān)聯(lián)文本的圖結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析，確定所述項(xiàng)目關(guān)聯(lián)文本的判定結(jié)果，包括：

將所述項(xiàng)目關(guān)聯(lián)文本的圖結(jié)構(gòu)輸入項(xiàng)目判定模型，所述項(xiàng)目判定模型輸出所述項(xiàng)目關(guān)聯(lián)文本的判定結(jié)果，所述項(xiàng)目判定模型是以訓(xùn)練文本的圖結(jié)構(gòu)為訓(xùn)練樣本，以訓(xùn)練文本集標(biāo)注的項(xiàng)目判定結(jié)果為樣本標(biāo)簽訓(xùn)練得到的。

可選地，所述訓(xùn)練文本的圖結(jié)構(gòu)是基于以下方式確定的：

獲取所述訓(xùn)練文本中的主干信息，每個(gè)主干信息的修飾信息；

基于所述訓(xùn)練文本中的主干信息，每個(gè)主干信息的修飾信息，構(gòu)建所述訓(xùn)練文本的圖結(jié)構(gòu)。

可選地，所述將所述項(xiàng)目關(guān)聯(lián)文本的圖結(jié)構(gòu)輸入項(xiàng)目判定模型，所述項(xiàng)目判定模型輸出所述項(xiàng)目關(guān)聯(lián)文本的判定結(jié)果，包括：

所述項(xiàng)目判定模型，根據(jù)所述項(xiàng)目關(guān)聯(lián)文本的圖結(jié)構(gòu)中的節(jié)點(diǎn)和邊，構(gòu)建節(jié)點(diǎn)特征矩陣和鄰接矩陣；

所述項(xiàng)目判定模型，利用所述節(jié)點(diǎn)特征矩陣和鄰接矩陣，得到所述項(xiàng)目關(guān)聯(lián)文本的判定結(jié)果并輸出。