[发明专利]基于医疗大数据的智能医疗机器人数据处理方法和装置

权利要求书

1.一种基于医疗大数据的智能医疗机器人数据处理方法，其特征在于，包括：

获取患者的当前时刻的目标语音段，以及当前时刻之前的历史语音段；

对所述目标语音段和历史语音段进行语音识别，分别得到目标文字段和历史文字段；

根据所述目标文字段，获取所述目标文字段的第一特征，根据所述历史文字段，获取所述历史文字段的第二特征；

融合所述第一特征和第二特征，得到融合特征；

将所述融合特征输入至预设意图识别模型，获取患者的目标意图；

将所述目标意图输入至预设的应答结果识别模型，获取与所述目标意图相对应的目标应答结果；

输出所述目标应答结果。

2.根据权利要求1所述的基于医疗大数据的智能医疗机器人数据处理方法，其特征在于，所述获取患者的当前时刻的目标语音段，以及当前时刻之前的历史语音段之后，所述智能医疗机器人数据处理方法还包括：

对所述目标语音段和所述历史语音段进行预处理。

3.根据权利要求2所述的基于医疗大数据的智能医疗机器人数据处理方法，其特征在于，所述对所述目标语音段和所述历史语音段进行预处理具体为：

依次对所述目标语音段和所述历史语音段进行滤波处理、预加重处理以及加窗分帧处理。

4.根据权利要求1所述的基于医疗大数据的智能医疗机器人数据处理方法，其特征在于，所述根据所述目标文字段，获取所述目标文字段的第一特征具体为：

根据所述目标文字段，获取所述目标文字段中的各词语的词特征；

所述根据所述历史文字段，获取所述历史文字段的第二特征，具体为：

所述根据所述历史文字段，获取所述历史文字段的段特征。

5.根据权利要求4所述的基于医疗大数据的智能医疗机器人数据处理方法，其特征在于，所述融合所述第一特征和第二特征，得到融合特征具体为：

按照所述各词语在所述目标文字段中的由先至后的正向顺序，分别将所述各词语的词特征和所述历史文字段的段特征输入至预设的记忆网络模型中，得到与所述各词语一一对应的正向融合特征；

按照所述各词语在所述目标文字段中的由后至先的反向顺序，分别将所述各词语的词特征和所述历史文字段的段特征输入至所述记忆网络模型中，得到与所述各词语一一对应的反向融合特征；

相应地，所述将所述融合特征输入至预设意图识别模型，获取患者的目标意图具体为：

将所述正向融合特征和所述反向融合特征输入至预设意图识别模型，获取患者的目标意图。

6.根据权利要求5所述的基于医疗大数据的智能医疗机器人数据处理方法，其特征在于，所述按照所述各词语在所述目标文字段中的由先至后的顺序，分别将所述各词语的词特征和所述历史文字段的段特征输入至预设的记忆网络模型中，得到与所述各词语一一对应的正向融合特征具体为：

按照所述各词语在所述目标文字段中的由先至后的顺序，逐个提取第i个词语的词特征，并获取第i个词语的正向附加融合特征，所述第i个词语的正向附加融合特征为第i-1个词语的正向融合特征；

将第i个词语的词特征、所述历史文字段的段特征以及第i个词语的正向附加融合特征，输入至所述记忆网络模型中进行特征处理，得到第i个词语的正向融合特征，以此得到与所述各词语一一对应的正向融合特征。

7.根据权利要求6所述的基于医疗大数据的智能医疗机器人数据处理方法，其特征在于，所述将第i个词语的词特征、所述历史文字段的段特征以及第i个词语的正向附加融合特征，输入至所述记忆网络模型中进行特征处理，得到第i个词语的正向融合特征具体为：

将第i个词语的词特征拼接在所述历史文字段的段特征之后，得到第i个词语的拼接特征；

将第i个词语的拼接特征和第i个词语的正向附加融合特征分别输入至所述记忆网络模型中进行特征处理，得到第i个词语的正向融合特征。