[發(fā)明專(zhuān)利]信息生成方法及裝置

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110590019.6
• 申請(qǐng)日: 2021-05-28
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN113345575B
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-07-15
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 徐濤
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 浙江連信科技有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G16H50/20
• 分類(lèi)號(hào): G16H50/20;G06F40/242;G06F40/289;G06F40/30;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京知果之信知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11541
• 代理人: 卜榮麗;李志剛

1.一種信息生成方法，其特征在于，包括：

將目標(biāo)用戶(hù)的至少一個(gè)治療干預(yù)技術(shù)文本按照時(shí)間先后排序，得到治療干預(yù)技術(shù)文本序列L[C₁，C₂，C₃......C_n]，其中，不同的咨詢(xún)階段需要給予不同的治療干預(yù)技術(shù)文本，且不同治療干預(yù)技術(shù)文本的時(shí)間的先后排序，會(huì)得到不同的治療干預(yù)線(xiàn)；

將所述治療干預(yù)技術(shù)文本序列L[C₁，C₂，C₃......C_n]輸入至預(yù)先訓(xùn)練的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測(cè)，輸出所述序列中最后一個(gè)元素C_n的下一個(gè)治療干預(yù)技術(shù)文本C_n+1；其中，預(yù)訓(xùn)練的雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以對(duì)輸入的至少一個(gè)治療干預(yù)技術(shù)文本之間的順序、治療干預(yù)技術(shù)文本的特征詞進(jìn)行識(shí)別，從而可以基于目前的治療干預(yù)技術(shù)的組合方式，確定下一個(gè)階段的治療干預(yù)技術(shù)文本；包括：針對(duì) L[C₁ ， C₂ ， C₃......C_n] ，將各個(gè)治療干預(yù)技術(shù)文本的one-hot編碼按照從左到右依次輸入到了一個(gè)LSTM層，依次獲得狀態(tài)向量組l[h1,h2……h(huán)n]；將上述治療干預(yù)技術(shù)文本的one-hot編碼按照從右到左輸入另一個(gè)LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，獲得r[hn,hn-1,……h(huán)1]的隱狀態(tài)向量組；將兩組隱向量組l、r進(jìn)行首位拼接，獲得了2n*1的張量T；將T輸入到一個(gè)LSTM+MLP全連接層，進(jìn)行softmax，來(lái)預(yù)測(cè)下一個(gè)序列L中的下一項(xiàng)治療干預(yù)技術(shù)文本；

將治療干預(yù)技術(shù)文本序列L[C₁，C₂，C₃......C_n，C_n+1]輸入至所述預(yù)先訓(xùn)練的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，輸出治療干預(yù)技術(shù)文本C_n+2；

將每一次得到的治療干預(yù)技術(shù)文本序列輸入至所述預(yù)先訓(xùn)練的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測(cè)，循環(huán)執(zhí)行預(yù)設(shè)次數(shù)m次后，得到治療干預(yù)技術(shù)文本組成的序列L[C₁，C₂，C₃......C_n，C_n+1，......C_n+m]；其中，在每一次預(yù)測(cè)得到治療干預(yù)技術(shù)文本后，確定與其相似的相似治療干預(yù)技術(shù)文本，其中，將所述相似治療干預(yù)技術(shù)文本作為備選治療干預(yù)技術(shù)文本；確定與其相似的相似治療干預(yù)技術(shù)文本包括：基于預(yù)測(cè)得到治療干預(yù)技術(shù)文本，在語(yǔ)義向量詞典中確定與其對(duì)應(yīng)的目標(biāo)語(yǔ)義向量；確定與所述目標(biāo)語(yǔ)義向量相似的相似語(yǔ)義向量，以將所述相似語(yǔ)義向量對(duì)應(yīng)的治療干預(yù)技術(shù)文本作為相似治療干預(yù)技術(shù)文本。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的信息生成方法，其特征在于，所述預(yù)先訓(xùn)練的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程包括：

對(duì)每一個(gè)預(yù)設(shè)治療干預(yù)技術(shù)文本進(jìn)行獨(dú)熱編碼，得到每一個(gè)預(yù)設(shè)治療干預(yù)技術(shù)文本對(duì)應(yīng)的獨(dú)熱向量；

基于所述預(yù)設(shè)治療干預(yù)技術(shù)文本對(duì)應(yīng)的獨(dú)熱向量，確定每一個(gè)預(yù)設(shè)治療干預(yù)線(xiàn)文本的序列；

將所有的預(yù)設(shè)治療干預(yù)線(xiàn)文本的序列，輸入至預(yù)建立的雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，并且以序列中的最后一個(gè)獨(dú)熱向量為實(shí)際值，使用交叉熵?fù)p失函數(shù)計(jì)算誤差，完成所述網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)學(xué)習(xí)，得到訓(xùn)練完成的網(wǎng)絡(luò)模型。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的信息生成方法，其特征在于，所述方法還包括建立語(yǔ)義向量詞典，包括：

將預(yù)設(shè)治療干預(yù)技術(shù)的描述文本、所述預(yù)設(shè)治療干預(yù)技術(shù)的成效描述文本作為分類(lèi)網(wǎng)絡(luò)的輸入；

將預(yù)設(shè)治療干預(yù)技術(shù)的描述文本標(biāo)定為正性類(lèi)別標(biāo)簽、將所述預(yù)設(shè)治療干預(yù)技術(shù)的成效描述文本標(biāo)定為負(fù)性類(lèi)別標(biāo)簽；

基于所述分類(lèi)網(wǎng)絡(luò)的輸入、標(biāo)定的所述正性類(lèi)別標(biāo)簽、標(biāo)定的所述負(fù)性類(lèi)別標(biāo)簽，對(duì)所述分類(lèi)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練；

獲取訓(xùn)練過(guò)程中提取的所述描述文本的注意力向量，并由所述注意力向量組成語(yǔ)義向量詞典。