[发明专利]用于输出信息的方法和装置

说明书

本申请实施例公开了用于输出信息的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：提取目标医疗文本中的至少一个医疗实体关键词和至少一个属性关键词；然后，生成关键词对集合，其中，关键词对包括所提取的医疗实体关键词和所提取的属性关键词；再，对于关键词对集合中的每个关键词对，提取该关键词对在目标医疗文本中的文本特征，并将所提取的文本特征导入预先训练的关联关系确定模型，得到与该关键词对对应的关联结果；最后，输出关键词对集合中具有关联关系的关键词对。该实施方式提取了与医疗文本中的医疗实体关键词具有关联关系的属性关键词，从而提高了信息输出内容的丰富性。

技术领域

本申请实施例涉及计算机技术领域，具体涉及医疗实体关键词识别技术领域，尤其涉及用于输出信息的方法和装置。

背景技术

电子医疗文档分析的一个重要领域是医疗实体关键词的提取。这里的医疗实体关键词提取包括医疗文本中的疾病，病症，药物和身体部位等关键词。医疗实体关键词提取在电子文档结构化方面取得了广泛的应用，包括疾病统计，病症采集和药物效果分析等。

发明内容

本申请实施例的目的在于提出一种用于输出信息的方法和装置。

第一方面，本申请实施例提供了一种用于输出信息的方法，该方法包括：提取目标医疗文本中的至少一个医疗实体关键词和至少一个属性关键词；生成关键词对集合，其中，关键词对包括所提取的医疗实体关键词和所提取的属性关键词；对于上述关键词对集合中的每个关键词对，提取该关键词对在上述目标医疗文本中的文本特征，并将所提取的文本特征导入预先训练的关联关系确定模型，得到与该关键词对对应的关联结果，其中，关联结果用于指示词对中的两个词之间是否具有关联关系，上述关联关系确定模型用于表征文本特征与关联结果的对应关系；输出上述关键词对集合中具有关联关系的关键词对。

在一些实施例中，上述方法还包括建立关联关系确定模型的步骤，上述建立关联关系确定模型的步骤，包括：获取初始关联关系确定模型和预先确定的样本数据集合，其中，上述样本数据集合中每个样本数据包括医疗文本和与医疗文本对应的至少一个样本词对及对应的词对标注结果，样本词对包括该医疗文本中的医疗实体关键词和属性关键词，词对标注结果用于指示样本词对中的医疗实体关键词和属性关键词之间是否具有关联关系；对于上述样本数据集合中的每个样本数据，对于该样本数据中的每个样本词对，提取该样本词对在该样本数据中的医疗文本中的文本特征；利用机器学习方法，以上述样本数据集合中的每个样本数据中的至少一个样本词对中每个样本词对在该样本数据中的医疗文本中的文本特征作为输入数据，以该样本词对对应的词对标注结果作为相应的输出数据，训练上述初始关联关系确定模型；将训练后的上述初始关联关系确定模型确定为上述预先训练的关联关系确定模型。

在一些实施例中，上述关联关系确定模型包括以下至少一项：梯度提升决策树、支持向量机和神经网络。

在一些实施例中，上述提取目标医疗文本中的至少一个医疗实体关键词和至少一个属性关键词，包括：对上述目标医疗文本进行切词，得到切分词序列；基于预设医疗实体关键词字典，提取上述切分词序列中的至少一个医疗实体关键词。

在一些实施例中，上述提取目标医疗文本中的至少一个医疗实体关键词和至少一个属性关键词，包括：基于预设正则表达式提取上述目标医疗文本中的至少一个属性关键词。

在一些实施例中，上述提取目标医疗文本中的至少一个医疗实体关键词和至少一个属性关键词，包括：将上述目标医疗文本导入预先训练的医疗实体关键词提取模型，得到至少一个医疗实体关键词，其中，上述医疗实体关键词提取模型用于表征医疗文本和医疗实体关键词的对应关系。

在一些实施例中，上述医疗实体关键词提取模型包括长短期记忆网络模型和条件随机场模型。

在一些实施例中，上述属性关键词包括以下至少一项：发生时间关键词、出现频率关键词、持续时间关键词和发生原因关键词。