[發(fā)明專利]信息抽取方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110944183.2
• 申請日: 2021-08-17
• 公開（公告）號: CN113657102B
• 公開（公告）日: 2023-05-30
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 施振輝;夏源;王春宇;代小亞;黃海峰;王磊;陸超
• 申請（專利權(quán)）人: 北京百度網(wǎng)訊科技有限公司
• 主分類號: G06F40/279
• 分類號: G06F40/279;G16H10/60;G16H15/00
• 代理公司: 北京同立鈞成知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11205
• 代理人: 李哲;臧建明

1.一種信息抽取方法，包括：

在待處理的醫(yī)患對話文本中識別得到N個醫(yī)學(xué)實體和每個醫(yī)學(xué)實體的類型，所述醫(yī)患對話文本中包括多個語句，所述醫(yī)患對話文本是對醫(yī)患對話語音進(jìn)行轉(zhuǎn)換得到的，所述N為大于或等于1的整數(shù)；

針對所述多個語句中的第一語句，將所述第一語句輸入意圖識別模型中，得到所述意圖識別模型的輸出結(jié)果，輸出結(jié)果中包括多個候選意圖對應(yīng)的概率；將最大概率對應(yīng)的候選意圖，確定為所述第一語句的對話意圖；或者，

獲取多個預(yù)設(shè)意圖對應(yīng)的匹配規(guī)則；分別利用每個預(yù)設(shè)意圖對應(yīng)的匹配規(guī)則對所述第一語句進(jìn)行匹配處理，得到所述第一語句與每個預(yù)設(shè)意圖的匹配度；將最大匹配度對應(yīng)的預(yù)設(shè)意圖，確定為所述第一語句的對話意圖，所述第一語句為所述多個語句中的任意一個語句；

若所述第一語句的對話意圖指示詢問第一屬性，則從第二語句中確定所述第一屬性的屬性值；所述第一屬性為在所述醫(yī)患對話文本中識別得到的M個屬性中的任意一個屬性，所述第二語句位于所述第一語句之后，且位于第三語句之前，所述第三語句為所述醫(yī)患對話文本中醫(yī)生表達(dá)的語句，或者，所述第三語句的對話意圖指示詢問第二屬性，所述M為大于或者等于1的整數(shù)；

針對每個醫(yī)學(xué)實體，針對所述M個屬性中的每個屬性，將所述屬性的屬性值、所述醫(yī)學(xué)實體以及所述醫(yī)患對話文本輸入語義關(guān)聯(lián)識別模型，獲取所述語義關(guān)聯(lián)識別模型輸出的所述醫(yī)學(xué)實體與所述屬性值之間的關(guān)聯(lián)度；

根據(jù)所述醫(yī)學(xué)實體與所述M個屬性中的每個屬性的屬性值之間的關(guān)聯(lián)度，確定所述醫(yī)學(xué)實體對應(yīng)的屬性信息，所述屬性信息包括至少一個屬性和每個屬性的屬性值；

根據(jù)所述N個醫(yī)學(xué)實體、每個醫(yī)學(xué)實體的類型以及每個醫(yī)學(xué)實體對應(yīng)的屬性信息，生成所述醫(yī)患對話文本對應(yīng)的信息抽取結(jié)果，所述信息抽取結(jié)果中包括N個信息項，每個信息項包括：所述醫(yī)學(xué)實體、所述醫(yī)學(xué)實體的類型、所述醫(yī)學(xué)實體對應(yīng)的屬性信息。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述根據(jù)所述醫(yī)學(xué)實體與所述M個屬性中的每個屬性的屬性值之間的關(guān)聯(lián)度，確定所述醫(yī)學(xué)實體對應(yīng)的屬性信息，包括：

根據(jù)所述關(guān)聯(lián)度，從所述M個屬性以及每個屬性的屬性值中，確定至少一個目標(biāo)屬性以及每個目標(biāo)屬性的屬性值，所述醫(yī)學(xué)實體與每個目標(biāo)屬性的屬性值之間的關(guān)聯(lián)度大于或等于預(yù)設(shè)閾值；

根據(jù)所述至少一個目標(biāo)屬性以及每個目標(biāo)屬性的屬性值，生成所述醫(yī)學(xué)實體對應(yīng)的屬性信息，所述醫(yī)學(xué)實體對應(yīng)的屬性信息包括：所述至少一個目標(biāo)屬性以及每個目標(biāo)屬性的屬性值。

3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，其中，所述在所述醫(yī)患對話文本中識別得到M個屬性和每個屬性的屬性值，包括：

對所述醫(yī)患對話文本進(jìn)行分詞處理，得到多個詞語；

利用預(yù)設(shè)的屬性識別規(guī)則對每個詞語進(jìn)行識別，得到所述M個屬性和每個屬性的屬性值。

4.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，其中，所述在待處理的醫(yī)患對話文本中識別得到N個醫(yī)學(xué)實體和每個醫(yī)學(xué)實體的類型，包括：

對所述醫(yī)患對話文本進(jìn)行分詞處理，得到多個詞語；

對所述多個詞語進(jìn)行醫(yī)學(xué)實體識別處理，得到所述N個醫(yī)學(xué)實體和每個醫(yī)學(xué)實體的類型。

5.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，根據(jù)所述N個醫(yī)學(xué)實體、每個醫(yī)學(xué)實體的類型以及每個醫(yī)學(xué)實體對應(yīng)的屬性信息，生成所述醫(yī)患對話文本對應(yīng)的信息抽取結(jié)果之前，還包括：

對所述N個醫(yī)學(xué)實體進(jìn)行歸一化處理；

對每個醫(yī)學(xué)實體對應(yīng)的屬性信息中的每個屬性的屬性值進(jìn)行歸一化處理。

6.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，根據(jù)所述N個醫(yī)學(xué)實體、每個醫(yī)學(xué)實體的類型以及每個醫(yī)學(xué)實體對應(yīng)的屬性信息，生成所述醫(yī)患對話文本對應(yīng)的信息抽取結(jié)果之后，還包括：

顯示所述信息抽取結(jié)果；或者，

向預(yù)設(shè)設(shè)備發(fā)送所述信息抽取結(jié)果。