[發(fā)明專利]一種基于熵模型的口辣文本信息匹配系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011217892.2
• 申請日: 2020-11-04
• 公開（公告）號: CN112270186A
• 公開（公告）日: 2021-01-26
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 杜登斌;杜小軍;杜樂
• 申請（專利權(quán)）人: 吾征智能技術(shù)（北京）有限公司
• 主分類號: G06F40/289
• 分類號: G06F40/289;G06K9/62;G16H50/70
• 代理公司: 武漢紅觀專利代理事務(wù)所(普通合伙) 42247
• 代理人: 李季

1.一種基于熵模型的口辣文本信息匹配系統(tǒng)，其特征在于，所述基于熵模型的口辣文本信息匹配系統(tǒng)包括：

獲取模塊，用于獲取口辣文本信息以及疾病文本信息，分別從口辣文本信息以及疾病文本信息中提取口辣特征分詞與疾病特征詞，并根據(jù)該口辣特征分詞與疾病特征詞分別建立口辣分詞集合以及疾病特征詞集合；

模型建立模塊，用于建立最大熵模型，根據(jù)該最大熵模型對口辣分詞集合中的特征分詞與疾病特征詞集合中的特征詞進(jìn)行訓(xùn)練，根據(jù)訓(xùn)練結(jié)果建立口辣分詞模型；

計算模塊，用于建立TextRank算法，獲取待匹配口辣文本信息，根據(jù)TextRank算法提取待匹配口辣文本信息中的關(guān)鍵詞作為待匹配特征詞；

匹配模塊，用于根據(jù)口辣分詞模型對待匹配特征詞進(jìn)行匹配，并生成對應(yīng)匹配報告。

2.如權(quán)利要求1所述的基于熵模型的口辣文本信息匹配系統(tǒng)，其特征在于：獲取模塊包括處理模塊，用于獲取口辣文本信息以及疾病文本信息，所述口辣文本信息包括：口辣描述文本信息以及對應(yīng)的癥狀描述文本信息，疾病文本信息包括：疾病描述文本信息以及對應(yīng)的疾病癥狀描述文本信息，從口辣文本信息以及疾病文本信息中切分出對應(yīng)的特征詞為口辣特征分詞以及疾病特征詞，所述口辣特征分詞包括：口辣特征分詞以及口辣癥狀特征分詞，所述疾病特征詞包括：疾病特征詞以及疾病癥狀特征詞。

3.如權(quán)利要求2所述的基于熵模型的口辣文本信息匹配系統(tǒng)，其特征在于：獲取模塊包括集合建立模塊，用于根據(jù)歸一化原則對口辣特征分詞以及疾病特征詞進(jìn)行歸一化，獲取歸一化的口辣特征分詞以及疾病特征詞，并根據(jù)歸一化的口辣特征分詞建立口辣分詞集合，根據(jù)歸一化的疾病特征詞建立疾病特征詞集合。

4.如權(quán)利要求3所述的基于熵模型的口辣文本信息匹配系統(tǒng)，其特征在于：模型建立模塊包括訓(xùn)練模塊，用于建立最大熵模型，將口辣分詞集合中的特征分詞作為特征，疾病特征詞集合中的特征詞作為對應(yīng)的輸出建立訓(xùn)練集，并通過最大熵模型對訓(xùn)練集進(jìn)行訓(xùn)練，根據(jù)訓(xùn)練結(jié)果建立口辣分詞模型。

5.如權(quán)利要求4所述的基于熵模型的口辣文本信息匹配系統(tǒng)，其特征在于：計算模塊包括算法模塊，用于建立TextRank算法，獲取待匹配口辣文本信息，通過TextRank算法計算出待匹配口辣文本信息中每個詞的權(quán)重值，根據(jù)權(quán)重值確定待匹配口辣文本信息中的關(guān)鍵詞作為待匹配特征詞。

6.如權(quán)利要求5所述的基于熵模型的口辣文本信息匹配系統(tǒng)，其特征在于：匹配模塊包括匹配報告生成模塊，用于根據(jù)口辣分詞模型對待匹配特征詞進(jìn)行計算匹配，同時獲取對應(yīng)的疾病特征詞，并根據(jù)匹配結(jié)果與對應(yīng)的疾病特征詞生成對應(yīng)的匹配報告。

7.一種基于熵模型的口辣文本信息匹配設(shè)備，其特征在于，所述基于熵模型的口辣文本信息匹配設(shè)備包括：

獲取單元，用于獲取口辣文本信息以及疾病文本信息，分別從口辣文本信息以及疾病文本信息中提取口辣特征分詞與疾病特征詞，并根據(jù)該口辣特征分詞與疾病特征詞分別建立口辣分詞集合以及疾病特征詞集合；

模型建立單元，用于建立最大熵模型，根據(jù)該最大熵模型對口辣分詞集合中的特征分詞與疾病特征詞集合中的特征詞進(jìn)行訓(xùn)練，根據(jù)訓(xùn)練結(jié)果建立口辣分詞模型；

計算單元，用于建立TextRank算法，獲取待匹配口辣文本信息，根據(jù)TextRank算法提取待匹配口辣文本信息中的關(guān)鍵詞作為待匹配特征詞；

匹配單元，用于根據(jù)口辣分詞模型對待匹配特征詞進(jìn)行匹配，并生成對應(yīng)匹配報告。