[发明专利]一种基于熵模型的口辣文本信息匹配系统

权利要求书

1.一种基于熵模型的口辣文本信息匹配系统，其特征在于，所述基于熵模型的口辣文本信息匹配系统包括：

获取模块，用于获取口辣文本信息以及疾病文本信息，分别从口辣文本信息以及疾病文本信息中提取口辣特征分词与疾病特征词，并根据该口辣特征分词与疾病特征词分别建立口辣分词集合以及疾病特征词集合；

模型建立模块，用于建立最大熵模型，根据该最大熵模型对口辣分词集合中的特征分词与疾病特征词集合中的特征词进行训练，根据训练结果建立口辣分词模型；

计算模块，用于建立TextRank算法，获取待匹配口辣文本信息，根据TextRank算法提取待匹配口辣文本信息中的关键词作为待匹配特征词；

匹配模块，用于根据口辣分词模型对待匹配特征词进行匹配，并生成对应匹配报告。

2.如权利要求1所述的基于熵模型的口辣文本信息匹配系统，其特征在于：获取模块包括处理模块，用于获取口辣文本信息以及疾病文本信息，所述口辣文本信息包括：口辣描述文本信息以及对应的症状描述文本信息，疾病文本信息包括：疾病描述文本信息以及对应的疾病症状描述文本信息，从口辣文本信息以及疾病文本信息中切分出对应的特征词为口辣特征分词以及疾病特征词，所述口辣特征分词包括：口辣特征分词以及口辣症状特征分词，所述疾病特征词包括：疾病特征词以及疾病症状特征词。

3.如权利要求2所述的基于熵模型的口辣文本信息匹配系统，其特征在于：获取模块包括集合建立模块，用于根据归一化原则对口辣特征分词以及疾病特征词进行归一化，获取归一化的口辣特征分词以及疾病特征词，并根据归一化的口辣特征分词建立口辣分词集合，根据归一化的疾病特征词建立疾病特征词集合。

4.如权利要求3所述的基于熵模型的口辣文本信息匹配系统，其特征在于：模型建立模块包括训练模块，用于建立最大熵模型，将口辣分词集合中的特征分词作为特征，疾病特征词集合中的特征词作为对应的输出建立训练集，并通过最大熵模型对训练集进行训练，根据训练结果建立口辣分词模型。

5.如权利要求4所述的基于熵模型的口辣文本信息匹配系统，其特征在于：计算模块包括算法模块，用于建立TextRank算法，获取待匹配口辣文本信息，通过TextRank算法计算出待匹配口辣文本信息中每个词的权重值，根据权重值确定待匹配口辣文本信息中的关键词作为待匹配特征词。

6.如权利要求5所述的基于熵模型的口辣文本信息匹配系统，其特征在于：匹配模块包括匹配报告生成模块，用于根据口辣分词模型对待匹配特征词进行计算匹配，同时获取对应的疾病特征词，并根据匹配结果与对应的疾病特征词生成对应的匹配报告。

7.一种基于熵模型的口辣文本信息匹配设备，其特征在于，所述基于熵模型的口辣文本信息匹配设备包括：

获取单元，用于获取口辣文本信息以及疾病文本信息，分别从口辣文本信息以及疾病文本信息中提取口辣特征分词与疾病特征词，并根据该口辣特征分词与疾病特征词分别建立口辣分词集合以及疾病特征词集合；

模型建立单元，用于建立最大熵模型，根据该最大熵模型对口辣分词集合中的特征分词与疾病特征词集合中的特征词进行训练，根据训练结果建立口辣分词模型；

计算单元，用于建立TextRank算法，获取待匹配口辣文本信息，根据TextRank算法提取待匹配口辣文本信息中的关键词作为待匹配特征词；

匹配单元，用于根据口辣分词模型对待匹配特征词进行匹配，并生成对应匹配报告。