[发明专利]一种基于机器阅读理解的智能交互导诊咨询系统

说明书

本发明公开了一种基于机器阅读理解的智能交互导诊咨询系统。该系统包括自然语言理解模块、阅读理解模块和对话管理模块，其中自然语言理解模块分析用户输入的自然语言语句，判断语句的意图，并且抽取语句中的关键信息；阅读理解模块根据自然语言理解模块抽取的相关信息，判断用户应该选择的科室；对话管理模块管理对话流程，生成系统回答语句，引导用户导诊。本发明能够为患者提供导诊服务，方便了患者选择科室，提高了医院效率，导诊准确率高，系统交互性强，方便用户使用。

技术领域

本发明涉及自然语言处理技术领域，特别是一种基于机器阅读理解的智能交互导诊咨询系统。

背景技术

由于医院的科室类别繁杂，患者在医院就医时，无法准确选择自己应该挂号的科室，有时因为各种原因不方便咨询医院的导诊人员，导致挂号效率较低，还会出现挂错科室的结果，用户体验较差。近年来，机器学习领域发展迅速，使用机器学习相关技术构建医疗导诊系统，能够设计出智能化程度高、操作简便的导诊咨询系统。

传统的咨询系统基于大量规则库，主要通过人工录入一些规则，当用户提问时，会从规则库快速找到匹配答案返回给用户，但是这种方法需要编写大量的规则，规则之间的关系不透明。当规则很多时(多于100条规则)，系统速度会很慢。基于规则的大型系统可能就不适用于实时应用。此外，基于规则的咨询系统没有学习能力，不具备从经验中学习的能力。人类专家知道何时打破规则，而咨询系统并不能自动修改知识库，例如调整规则、添加规则，修改和维护系统的任务仍然由知识工程师来做。

发明内容

本发明的目的在于提供一种能够为患者提供导诊服务，方便了患者选择科室，提高医院效率，导诊准确率高，系统交互性强，方便用户使用的智能交互导诊咨询系统。

实现本发明目的的技术解决方案为：.一种基于机器阅读理解的智能交互导诊咨询系统，其特征在于，包括自然语言理解模块、阅读理解模块和对话管理模块；

所述自然语言理解模块，分析用户输入的自然语言语句，判断语句的意图，并且抽取语句中的关键信息；

所述阅读理解模块，根据自然语言理解模块抽取的关键信息，判断用户应该选择的科室；

所述对话管理模块，管理对话流程，生成系统回答语句，引导用户导诊。

进一步地，所述自然语言理解模块，具体包括：

语料获取和预处理；

数据集准备：根据医疗导诊数据集规模和内容设计长短期记忆神经网络，训练词表示模型，词表示模型将自然语言表示为计算机所能接受的形式；

模型训练：使用给定的医疗导诊数据集，包括医疗症状，对自然语言理解神经网络模型进行训练；

识别语句：使用训练后的模型识别用户输入语句的意图，并提取语句中的关键信息。

进一步地，所述阅读理解模块，具体包括：

数据集准备：根据医疗诊断数据集和内容，设计阅读理解神经网络；

模型训练：使用医疗诊断数据集，对阅读理解模型进行训练；

选择科室：使用训练后的模型，根据自然语言理解模块收集的信息，选择相应的科室。

进一步地，所述对话管理模块，具体包括：

定义意图和动作：基于当前对话状态和意图、实体选取下一步采取的行动；

定义解释器：包括执行自然语言理解模块和把消息转化为格式化信息；

数据准备：设计长短期记忆网络对话模型；

模型训练：得到对话模型；

根据对话模型进行对话管理。