[发明专利]身体病况文本的分类方法、装置及设备有效
| 申请号： | 201910675905.1 | 申请日： | 2019-07-25 |
| 公开（公告）号： | CN110427486B | 公开（公告）日： | 2022-03-01 |
| 发明（设计）人： | 陈俊 | 申请（专利权）人： | 北京百度网讯科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F40/242;G06F40/289;G06N3/08;G16H50/20 |
| 代理公司： | 北京同立钧成知识产权代理有限公司 11205 | 代理人： | 朱颖;刘芳 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供的身体病况文本的分类方法、装置及设备，该方法包括：获取身体病况文本；对身体病况文本进行分词处理，得到分词结果，分词结果包括多个中文词和多个医疗实体词；将多个中文词和多个医疗实体词输入深度学习模型，得到深度学习模型的输出结果，所述输出结果用于指示各种症状类型的概率分布；根据所述输出结果，确定所述身体病况文本对应的症状类型。通过利用深度学习模型根据身体病况文本中的中文词和医疗实体词进行预测，得到各种症状类型的概率分布，进而确定身体病况文本对应的症状类型，一方面提高了身体病况文本分类结果的准确率，另一方面，不受规则表达的限制，无需医学专家整理规则，降低了时间成本和人力成本。 | ||
| 搜索关键词： | 身体 病况 文本 分类 方法 装置 设备 | ||
【主权项】：
1.一种身体病况文本的分类方法，其特征在于，包括：获取身体病况文本，所述身体病况文本用于描述症状信息；对所述身体病况文本进行分词处理，得到分词结果，所述分词结果包括多个中文词和多个医疗实体词；将所述多个中文词和所述多个医疗实体词输入深度学习模型，得到所述深度学习模型的输出结果，所述输出结果用于指示所述身体病况文本对应的各种症状类型的概率分布；根据所述输出结果，确定所述身体病况文本对应的症状类型。
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