[发明专利]一种基于熵模型的口辣文本信息匹配系统

说明书

本发明提出了一种基于熵模型的口辣文本信息匹配系统。包括：获取模块，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，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，建立口辣分词模型；计算模块，建立TextRank算法，获取待匹配口辣文本信息，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，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。本发明通过利用最大熵模型与TextRank算法能够自动对口辣文本信息进行匹配，提高了系统的匹配效率。

技术领域

本发明涉及人工智能领域，尤其涉及一种基于熵模型的口辣文本信息匹配系统。

背景技术

俗话说，“鼻闻香臭，舌尝五味”。酸、甜、苦、辣、咸五味的信息，是靠舌面上密布的细小乳头，称为舌蕾的味觉细胞来传递的，再经大脑皮质味觉中枢产生兴奋，由反馈环路神经体液系统完成整个味的分析活动但是有的人在进食时，口中会有异味感，或者不进食口腔内也觉得有异常味道，这常常提示可能得了某种疾病。

现在医学实现口辣文本信息与对应疾病信息之间的匹配手段往往是通过临床医生完成对口辣文本的收集，然后通过医生在电脑上进行操作选择，费时费力，而且用户等待结果也是一个比较长的过程，所以亟需对现有的匹配方法进行改进。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

有鉴于此，本发明提出了一种基于熵模型的口辣文本信息匹配系统，旨在解决现有技术无法实现通过最大熵模型对口辣信息进行训练以此实现口辣文本信息自动匹配的技术问题。

本发明的技术方案是这样实现的：

一方面，本发明提供了一种基于熵模型的口辣文本信息匹配系统，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。

在以上技术方案的基础上，优选的，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。

在以上技术方案的基础上，优选的，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。

在以上技术方案的基础上，优选的，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。