[發明專利]一種利用可編輯知識圖譜進行推演的處方查找方法及裝置

在審

• 申請號: 202010940270.6
• 申請日: 2020-09-09
• 公開（公告）號: CN112086206A
• 公開（公告）日: 2020-12-15
• 發明（設計）人: 杜強;李劍楠
• 申請（專利權）人: 北京小白世紀網絡科技有限公司
• 主分類號: G16H70/40
• 分類號: G16H70/40;G06F16/33;G06F16/36
• 代理公司: 北京八月瓜知識產權代理有限公司 11543
• 代理人: 李斌

本申請提供了一種利用可編輯知識圖譜進行推演的處方查找方法及裝置，包括：根據獲取的當前癥狀，通過查詢函數從預先構建的中醫診療知識圖譜中查詢當前癥狀對應的證候要素；篩選證候要素空間中余弦相似度最接近當前癥狀的證候；根據最接近當前癥狀的證候，從中醫診療知識圖譜中查找對應的處方。本申請利用知識圖譜技術替代醫生進行診斷解決了當前需要高度依賴中醫的個人經驗進行處方開具從而易導致藥不對癥問題的發生。

技術領域

本申請屬于自然語言處理和知識圖譜技術領域，具體地講，涉及一種利用可編輯知識圖譜進行推演的處方查找方法及裝置。

背景技術

自然語言處理是一項可以識別提取自然語言(人類的語言或者人類對于信息的文字性的記載)中的實體以及實體關系的技術。對于語言的理解并不是人們想象中那么簡單，由于在自然語言中混雜著很多其他領域的背景知識。如果想要處理好一個句子或者一篇文章，必須要依賴對于作者情感/背景知識/上下文背景等的分析。由于涉及到的知識廣泛且細節，有些研究機構或者學術機構對于知識進行積累，這種積累的方法是通過知識圖完成的。

知識圖譜技術發展來源于圖論。圖這個概念起源于科尼斯堡問題，為解決這個問題，人們將圖抽象成三元組的形式，即，(點-邊-點)的形式。通過數學矩陣的處理來解決現實生活中的一些問題。隨著感知機的不斷發展和互聯網信息的不斷積累，研究者們開始嘗試用大量結構化知識構建成的知識圖來作為神經網絡推斷數據的依據，從而進一步提升某些知識推斷網絡的性能。

中醫作為融合了數千年醫學文明的結晶，融合了廣泛的知識。診斷人員不僅僅需要了解每一味藥材的性味歸經，同時還要對人體表現出來的癥狀，脈象，舌相等癥狀進行評判。關于這里所說的性味歸經和各種癥狀只是作為兩個典型的例子來說明中醫的背后涵蓋著廣泛的知識積累，并不是窮舉所有中醫所涉及的知識。

但是目前對疾病進行診斷以及開具處方主要依賴于中醫的個人經驗，但在個人經驗不足的情況下容易造成誤診等問題，使得開具的處方并不能夠有效治療疾病。

發明內容

本申請提供了一種利用可編輯知識圖譜進行推演的處方查找方法及裝置，以至少解決當前需要高度依賴中醫的個人經驗進行處方開具從而易導致藥不對癥問題的發生。

根據本申請的一個方面，提供了一種利用可編輯知識圖譜進行推演的處方查找方法，包括：

根據獲取的當前癥狀，通過查詢函數從預先構建的中醫診療知識圖譜中查詢當前癥狀對應的證候要素；

篩選證候要素空間中余弦相似度最接近當前癥狀的證候；

根據最接近當前癥狀的證候，從中醫診療知識圖譜中查找對應的處方。

在一實施例中，處方查找方法還包括：

利用pytorch深度學習框架構建中醫診療知識圖譜，并采用激活函數進行池化操作。

在一實施例中，中醫診療知識圖譜的構建包括：

根據獲取的實體采用鄰接矩陣建立實體之間的關系并對實體進行獨熱向量編碼，實體包括：癥狀數據、證候要素數據、證候數據及處方數據；

根據癥狀與證候要素之間的關系、證候要素與證候之間的關系以及證候與處方之間的關系建立中醫診療知識圖譜。

在一實施例中，根據獲取的當前癥狀，通過查詢函數從預先構建的中醫診療知識圖譜中查詢當前癥狀對應的證候要素，包括：

查詢當前癥狀對應的獨熱向量編碼；

利用該獨熱向量編碼從中醫診療知識圖譜中進行非線性映射獲得與當前癥狀對應的證候要素。

根據本申請的另一個方面，還提供了一種利用可編輯知識圖譜進行推演的處方查找裝置，包括：