[发明专利]一种利用可编辑知识图谱进行推演的处方查找方法及装置

权利要求书

1.一种利用可编辑知识图谱进行推演的处方查找方法，其特征在于，包括：

根据获取的当前症状，通过查询函数从预先构建的中医诊疗知识图谱中查询所述当前症状对应的证候要素；

筛选所述证候要素空间中余弦相似度最接近所述当前症状的证候；

根据最接近所述当前症状的证候，从所述中医诊疗知识图谱中查找对应的处方。

2.根据权利要求1所述的处方查找方法，其特征在于，还包括：

利用pytorch深度学习框架构建所述中医诊疗知识图谱，并采用激活函数进行池化操作。

3.根据权利要求1所述的处方查找方法，其特征在于，所述中医诊疗知识图谱的构建包括：

根据获取的实体采用邻接矩阵建立实体之间的关系并对实体进行独热向量编码，所述实体包括：症状数据、证候要素数据、证候数据及处方数据；

根据症状与证候要素之间的关系、证候要素与证候之间的关系以及证候与处方之间的关系建立中医诊疗知识图谱。

4.根据权利要求3所述的处方查找方法，其特征在于，所述根据获取的当前症状，通过查询函数从预先构建的中医诊疗知识图谱中查询所述当前症状对应的证候要素，包括：

查询当前症状对应的独热向量编码；

利用该独热向量编码从所述中医诊疗知识图谱中进行非线性映射获得与当前症状对应的证候要素。

5.一种利用可编辑知识图谱进行推演的处方查找装置，其特征在于，包括：

证候要素查询单元，用于根据获取的当前症状，通过查询函数从预先构建的中医诊疗知识图谱中查询所述当前症状对应的证候要素；

证候确定单元，用于筛选所述证候要素空间中余弦相似度最接近所述当前症状的证候；

处方确定单元，用于根据最接近所述当前症状的证候，从所述中医诊疗知识图谱中查找对应的处方。

6.根据权利要求5所述的处方查找装置，其特征在于，还包括：

中医诊疗知识图谱构建单元，用于通过pytorch深度学习框架构建所述中医诊疗知识图谱，并采用激活函数进行池化操作。

7.根据权利要求5所述的处方查找装置，其特征在于，所述中医诊疗知识图谱的构建包括：

根据获取的实体采用邻接矩阵建立实体之间的关系并对实体进行独热向量编码，所述实体包括：症状数据、证候要素数据、证候数据及处方数据；

根据症状与证候要素之间的关系、证候要素与证候之间的关系以及证候与处方之间的关系建立中医诊疗知识图谱。

8.根据权利要求7所述的处方查找装置，其特征在于，所述根据获取的当前症状，通过查询函数从预先构建的中医诊疗知识图谱中查询所述当前症状对应的证候要素，包括：

查询当前症状对应的独热向量编码；

利用该独热向量编码从所述中医诊疗知识图谱中进行非线性映射获得与当前症状对应的证候要素。

9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至4中任意一项所述利用可编辑知识图谱进行推演的处方查找方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至4中任意一项所述利用可编辑知识图谱进行推演的处方查找方法。