[发明专利]诊断推荐方法及相关装置、电子设备、存储介质

权利要求书

1.一种诊断推荐方法，其特征在于，包括：

获取目标对象的病历文本，并获取医疗领域的知识图谱和文档文本；

提取所述病历文本的病历语义表示，并提取所述知识图谱的图谱语义表示，以及提取所述文档文本的文档语义表示；

利用所述病历语义表示、所述图谱语义表示和所述文档语义表示进行预测，得到所述目标对象的诊断文本。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述利用所述病历语义表示、所述图谱语义表示和所述文档语义表示进行预测，得到所述目标对象的诊断文本之前，所述方法还包括：

基于图谱语义表示，分别获取若干子图谱的子图语义表示；其中，所述若干子图谱是从所述知识图谱中提取的，且均与所述病历文本相关；

所述利用所述病历语义表示、所述图谱语义表示和所述文档语义表示进行预测，得到所述目标对象的诊断文本，包括：

利用所述病历语义表示、所述若干子图谱的子图语义表示和所述文档语义表示进行预测，得到所述诊断文本。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述病历文本包括若干子文本，所述病历语义表示包括各个所述子文本的文本语义表示；所述利用所述病历语义表示、所述若干子图谱的子图语义表示和所述文档语义表示进行预测，得到所述诊断文本，包括：

对于每一所述子文本，基于各个所述文档语义表示与所述文本语义表示的相关程度，将各个所述文档语义表示与所述文本语义表示融合，得到融合文本表示；

基于各个所述融合文本表示和各个所述子图语义表示进行语义融合，得到以文本主导融合的第一语义表示和以图谱主导融合的第二语义表示；

基于所述第一语义表示和所述第二语义表示进行预测，得到所述诊断文本。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一语义表示的获取步骤包括：

融合各个所述子文本的融合文本表示，得到最终文本表示；

获取各个所述子图语义表示分别与所述最终文本表示的第一融合表示，并基于各个所述第一融合表示，确定各个所述子图语义表示分别对所述最终文本表示的第一重要程度；

利用各个所述子图语义表示对应的第一重要程度对各个所述第一融合表示进行加权，得到所述第一语义表示。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第二语义表示的获取步骤包括：

融合各个所述子图谱的子图语义表示，得到最终图谱表示；

获取各个所述融合文本表示分别对所述最终图谱表示的第二融合表示，并基于各个所述第二融合表示，确定各个所述融合文本表示分别与最终图谱表示的第二重要程度；

利用各个所述融合文本表示对应的第二重要程度对各个所述第二融合表示进行加权，得到所述第二语义表示。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述若干子图谱的提取步骤包括：

抽取所述病历文本的若干病历实体，并选择存在于所述知识图谱的病历实体作为候选实体；

对于每一所述候选实体，基于所述候选实体在所述知识图谱中的邻居节点，得到与所述候选实体对应的子图谱。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述文档文本与所述病历文本相关，所述文档文本是从若干预设文档中筛选得到的。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述文档文本的获取步骤包括：

对所述病历文本进行分词，得到若干病历词组；

对于每一所述预设文档，获取所述预设文档分别与所述若干病历词组之间的相关子分值，并利用所述若干病历词组的重要度分别对所述相关子分值进行加权处理，得到所述预设文档的相关总分值；

基于所述相关总分值，选择至少一个所述预设文档作为所述文档文本。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图谱语义表示是基于所述知识图谱的多个初始图谱表示融合得到的，且所述多个初始图谱表示是利用多个图谱语义提取网络分别提取得到的。