CN107610740A - 用于医疗的语义分析方法、电子设备、存储介质以及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了用于医疗的语义分析方法，该方法包括：获取用户的输入文本信息；提取输入文本信息中的有效文本，得到待分析文本信息；识别待分析文本信息中是否存在敏感词汇，若是，则输出敏感词汇提示回复至用户端，若否，识别待分析文本信息是否为医疗领域信息，若是，则对待分析文本信息进行语义分析，得到医疗信息，将医疗信息回复至用户端。本申请的用于医疗的语义分析方法，通过获取用户的输入文本信息，提取有效文本得到待分析文本信息，识别敏感词汇，若无敏感词汇并对待分析文本信息进行语义分析，得到医疗信息，并将医疗信息回复至用户端，此过程满足了不同用户的需求，可以使用户得到医疗领域的信息。

Description

用于医疗的语义分析方法、电子设备、存储介质以及系统

技术领域

本发明涉及医疗领域，尤其涉及用于医疗的语义分析方法、电子设备、存储介质以及系统。

背景技术

客服机器人作为一种在线客服的辅助工具，拥有庞大的业务数据库，能够为客户提供准确的回复，帮助客户解决大部分的常见问题，有效减轻在线客服的工作量，提高客户的满意度。目前市面上的医疗领域的机器人主要分为两种：一种需要客服人员预先编辑好问题描述和解决方案，然后提供给用户得出回复。这种机器人的缺点在于：机器人需要大量的时间和人力投入来完善问题与回复，难以覆盖大部分用户的需求。另一种是用户输入对自己的疾病症状的描述，机器人通过搜索这些描述得出回复。这种机器人的缺点在于：机器人只能识别疾病和症状的描述，用户无法得到其他比如医院、药品等医疗领域的信息；综上，目前现有的对医疗问题处理的机器人存在难以满足多数人需求以及用户无法得到医疗领域信息。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明的目的之一在于提供用于医疗的语义分析方法，其能解决目前现有的对医疗问题处理的机器人存在难以满足多数人需求以及用户无法得到医疗领域的信息的问题。

本发明目的之二在于提供一种电子设备，其能解决目前现有的对医疗问题处理的机器人存在难以满足多数人需求以及用户无法得到医疗领域的信息的问题。

本发明目的之三在于提供一种计算机可读存储介质，其能解决目前现有的对医疗问题处理的机器人存在难以满足多数人需求以及用户无法得到医疗领域的信息的问题。

本发明目的之四在于提供用于医疗的语义分析系统，其能解决目前现有的对医疗问题处理的机器人存在难以满足多数人需求以及用户无法得到医疗领域的信息的问题。

本发明的目的之一采用以下技术方案实现：

用于医疗的语义分析方法，该方法包括：

获取输入文本信息，获取终端获取用户的输入文本信息；

过滤无效字符，过滤终端过滤所述输入文本信息中的无效字符，所述过滤单元提取所述输入文本信息中的有效文本，得到待分析文本信息；

医疗信息回复，识别终端识别所述待分析文本信息中是否存在敏感词汇，若是，则输出敏感词汇提示回复至用户端，若否，所述识别终端识别所述待分析文本信息是否为医疗领域信息，若是，则语义分析终端对所述待分析文本信息进行语义分析，得到医疗信息，所述语义分析终端将所述医疗信息回复至用户端；若否，则将含有非医疗领域信息的文本回复至用户端。

进一步地，所述语义分析具体为对所述待分析文本信息进行模板适配，并判断是否匹配出对应的信息模板，若是，根据所述信息模板在预设的医疗领域信息库中匹配出的对应的医疗信息；若否，则对所述待分析文本信息进行分词，得到分词词汇，根据所述分词词汇在医疗领域信息库中匹配出对应的医疗信息。

进一步地，在所述识别待分析文本信息是否为医疗领域信息之前还包括将所述待分析文本信息与预存的已处理文本信息进行匹配，得到匹配结果，并根据匹配结果检查所述文本信息是否与所述已处理文本信息存在联系关系，若是则将所述联系关系回复至用户端，若否，识别所述待分析文本信息是否为医疗领域信息。

进一步地，所述识别待分析文本信息中是否存在敏感词汇具体为通过DFA算法识别所述待分析文本信息中是否存在敏感词汇。

本发明的目的之二采用以下技术方案实现：

一种电子设备，该设备包括：处理器；

存储器；以及程序，其中所述程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由处理器执行，所述程序包括用于执行本发明中的基于医疗问题的语义分析回复方法。

本发明的目的之三采用以下技术方案实现：

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行本发明中的基于医疗问题的语义分析回复方法。

本发明的目的之四采用以下技术方案实现：

用于医疗的语义分析系统，该系统包括：获取模块、过滤模块、识别模块以及语义分析模块；

所述获取模块用于获取用户的输入文本信息；所述过滤模块用于过滤所述输入文本信息中的无效字符，并提取所述输入文本信息中的有效文本，得到待分析文本信息；

所述识别模块用于识别所述待分析文本信息中是否存在敏感词汇，所述识别模块还用于识别所述待分析文本信息是否为医疗领域信息；

所述语义分析模块用于对所述待分析文本信息进行语义分析，得到医疗信息，并将所述医疗信息回复至用户端。

进一步地，还包括联系关系检查模块，所述联系关系检查模块用于检查所述待分析文本信息是否与已处理文本信息存在联系关系。

进一步地，所述识别模块包括敏感词汇识别单元和医疗领域信息识别单元，所述敏感词汇识别单元用于识别所述待分析文本信息中是否存在敏感词汇，所述医疗领域信息识别单元用于识别所述待分析文本信息是否为医疗领域信息。

相比现有技术，本发明的有益效果在于：本申请的用于医疗的语义分析方法，通过获取用户的输入文本信息，并过滤掉输入文本信息中的无效字符，提取有效文本得到待分析文本信息，进一步识别敏感词汇，并将敏感词汇回复至用户端，若无敏感词汇则识别待分析文本信息是否为医疗领域信息，进一步对待分析文本信息进行语义分析，得到医疗信息，并将医疗信息回复至用户端，此过程满足了不同用户的需求，可以使用户得到医疗领域的信息。

附图说明

图1为本发明的用于医疗的语义分析方法的流程图；

图2为本发明的用于医疗的语义分析系统的模块框图。

具体实施方式

下面，结合附图以及具体实施方式，对本发明做进一步描述，需要说明的是，在不相冲突的前提下，以下描述的各实施例之间或各技术特征之间可以任意组合形成新的实施例：

本发明申请的用于医疗的语义分析方法，如图1所示，包括以下步骤：

步骤S10：获取用户的输入文本信息，用户在获取终端输入所需咨询的文本信息，获取终端从而获取用户的输入文本信息，此处获取终端与本申请基于医疗问题的语义分析回复系统中的获取模块不同，获取模块为虚拟的模块，本方法中的获取终端为实体硬件终端。

步骤S20：过滤无效字符，得到待分析文本信息；过滤终端过滤用户的输入文本信息中的无效字符以及符号等，无效字符为根据国家法律规定无效的字符以及符号；进一步地提取输入文本信息中的有效文本，有效文本为合法的一些字符以及符号，从而得到待分析文本信息。此处过滤终端与本申请基于医疗问题的语义分析回复系统中的过滤模块不同，过滤模块为虚拟的模块，本方法中的过滤终端为实体硬件终端。

步骤S30：识别待分析文本信息中是否存在敏感词汇，识别终端识别所述待分析文本信息中是否存在敏感词汇；若是，则进行步骤S31，若否，则进行步骤S40；识别终端识别待分析文本信息中是否存在敏感词汇具体为：通过DFA算法识别所述待分析文本信息中是否存在敏感词汇，首先将敏感词用DFA算法的原理封装到敏感词库中，敏感词库采用HashMap保存，以此构建预存敏感词库；将待分析文本信息中的信息内容与预存敏感库中的进行匹配，判断是否含有敏感词汇，若含有，则获取敏感词内容，并将敏感词保存在敏感词汇集合中，并检查敏感词数量。此处识别终端与本申请基于医疗问题的语义分析回复系统中的识别模块不同，识别模块为虚拟的模块，本方法中的识别终端为实体硬件终端。

步骤S31：则输出敏感词汇提示回复至用户端，当步骤S30中识别出存在敏感词汇，则将统计好的敏感词汇集合整理为敏感词汇提示回复，输出敏感词汇提示回复至用户端，敏感词汇提示回复为含有敏感词汇内容的提示信息。

步骤S40：检查待分析文本信息是否与已处理文本信息有联系关系；将待分析文本信息与预存的已处理文本信息进行匹配，得到匹配结果，并根据匹配结果检查所述文本信息是否与已处理文本信息存在联系关系，已处理文本信息为用户之前输入的文本信息且已被处理过的已处理信息，检查两者是否存在联系关系，联系关系可按关系程度分为：相同、类似、有关联等其他不同层度关系；若检查得到待分析文本信息与已处理文本信息有联系关系，则进行步骤S41，若否，则进行步骤S50。

步骤S41：将步骤S40中的联系关系回复至用户端。

步骤S50：识别待分析文本信息是否为医疗领域信息，识别终端识别所述待分析文本信息是否为医疗领域信息；此处识别终端与步骤S30中的识别终端为同一终端；若是，则进行步骤S60，若否，则进行步骤S51；识别终端识别待分析文本信息是否为医疗领域信息具体为：将待分析文本信息与预存的医疗领域信息库中包含的关于疾病、症状、医院、医生、药品等医疗领域信息进行匹配，若有匹配结果，则待分析文本信息为医疗领域信息，若无匹配结果，则待分析文本信息不为医疗领域信息。

步骤S51：则将含有非医疗领域信息的文本回复至用户端，若待分析文本信息不是医疗领域信息，则将含有非医疗领域信息的文本回复至客户。

步骤S60：则对待分析文本信息进行语义分析，得到医疗信息，则语义分析终端对待分析文本信息进行语义分析，得到医疗信息。此处语义分析终端与本申请基于医疗问题的语义分析回复系统中的语义分析模块不同，语义分析模块为虚拟的模块，本方法中的语义分析终端为实体硬件终端。具体可为：语义分析终端将待分析文本信息进行模板适配，首先根据常见的医疗领域信息的提问问题进行模板化得到预存模板库，再将待分析文本信息中的词汇与预存模板库进行适配，并将匹配出信息提取出来得到医疗信息；例如：模板库中的某一个模板为“疾病名称+疾病用药名称”时，此模板就包括若干疾病的名称与每种疾病相对应的疾病用药名称建立映射关系；当用户的待分析文本信息为“感冒吃什么药好”或对其他疾病的疾病用药名称的需求时，语义分析模块会自动判定待分析文本信息适配该模板，根据预存模板库中模板上的内容在预存的药品知识库中搜索关于治疗“感冒”的药物信息，得到包含上述的药物信息的医疗信息。

当用户根据用户的待分析文本信息在预存模板库中无法适配出对应的模板时，则对待分析文本信息进行分词，得到词汇集合，分别将词汇集合中的词汇在预存的药品知识库中进行关键词分析，得到词汇中权重最高的词语和该词的分类，再对权重最高的词语在预存的疾病知识库中搜索得到相关的疾病信息，并提取疾病信息得到医疗信息。可举例为：用户文本信息为“我想累计额以下感冒的信息”，则将此句话分词为“我”、“了解”、“一下”、“感冒”以及“信息”，对这些词进行关键词分析后得出权重最高的词语是“感冒”，类型是疾病，则将根据感冒在预存的疾病知识库中搜索并提取对应的疾病信息，得到医疗信息。

步骤S61：将步骤S60的中得到的医疗信息回复至用户端。

本发明申请的一种电子设备，其特征在于包括：处理器；

存储器；以及程序，其中程序被存储在存储器中，并且被配置成由处理器执行，程序包括用于执行本发明的用于医疗的语义分析方法。

本发明申请的一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：计算机程序被处理器执行本发明的用于医疗的语义分析方法。

本发明申请的用于医疗的语义分析系统，如图2所示，该系统包括：获取模块、过滤模块、识别模块以及语义分析模块；

获取模块用于获取用户的输入文本信息；过滤模块用于过滤输入文本信息中的无效字符、符号，并提取输入文本信息中的有效文本，得到待分析文本信息；

识别模块用于识别待分析文本信息中是否存在敏感词汇，识别模块还用于识别待分析文本信息是否为医疗领域信息；

语义分析模块用于对待分析文本信息进行语义分析，得到医疗信息，并将医疗信息回复至用户端。

该系统还包括联系关系检查模块，联系关系检查模块用于检查待分析文本信息是否与已处理文本信息存在联系关系。

识别模块包括敏感词汇识别单元和医疗领域信息识别单元，敏感词汇识别单元用于识别待分析文本信息中是否存在敏感词汇，医疗领域信息识别单元用于识别待分析文本信息是否为医疗领域信息。

本申请的用于医疗的语义分析方法，通过获取用户的输入文本信息，并过滤掉输入文本信息中的无效字符，提取有效文本得到待分析文本信息，进一步识别敏感词汇，并将敏感词汇回复至用户端，若无敏感词汇则识别待分析文本信息是否为医疗领域信息，进一步对待分析文本信息进行语义分析，得到医疗信息，并将医疗信息回复至用户端，此过程满足了不同用户的需求，可以使用户得到医疗领域的信息。

对本领域的技术人员来说，可根据以上描述的技术方案以及构思，做出其它各种相应的改变以及形变，而所有的这些改变以及形变都应该属于本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (9)

1.用于医疗的语义分析方法，其特征在于包括：

获取输入文本信息，获取终端获取用户的输入文本信息；

过滤无效字符，过滤终端过滤所述输入文本信息中的无效字符，所述过滤终端提取所述输入文本信息中的有效文本，得到待分析文本信息；

医疗信息回复，识别终端识别所述待分析文本信息中是否存在敏感词汇，若是，则输出敏感词汇提示回复至用户端，若否，所述识别终端识别所述待分析文本信息是否为医疗领域信息，若是，则语义分析终端对所述待分析文本信息进行语义分析，得到医疗信息，所述语义分析终端将所述医疗信息回复至用户端；若否，则将含有非医疗领域信息的文本回复至用户端。

2.如权利要求1所述的用于医疗的语义分析方法，其特征在于：所述语义分析具体为对所述待分析文本信息进行模板适配，并判断是否匹配出对应的信息模板，若是，根据所述信息模板在预设的医疗领域信息库中匹配出的对应的医疗信息；若否，则对所述待分析文本信息进行分词，得到分词词汇，根据所述分词词汇在医疗领域信息库中匹配出对应的医疗信息。

3.如权利要求1所述的用于医疗的语义分析方法，其特征在于：在所述识别待分析文本信息是否为医疗领域信息之前还包括将所述待分析文本信息与预存的已处理文本信息进行匹配，得到匹配结果，并根据匹配结果检查所述待分析文本信息是否与所述已处理文本信息存在联系关系，若是则将所述联系关系回复至用户端，若否，识别所述待分析文本信息是否为医疗领域信息。

4.如权利要求3所述的用于医疗的语义分析方法，其特征在于：所述识别待分析文本信息中是否存在敏感词汇具体为通过DFA算法识别所述待分析文本信息中是否存在敏感词汇。

5.一种电子设备，其特征在于包括：处理器；

存储器；以及程序，其中所述程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由处理器执行，所述程序包括用于执行权利要求1-4任意一项所述的方法。

6.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行如权利要求1-4任意一项所述的方法。

7.用于医疗的语义分析系统，其特征在于包括：获取模块、过滤模块、识别模块以及语义分析模块；

所述获取模块用于获取用户的输入文本信息；所述过滤模块用于过滤所述输入文本信息中的无效字符，并提取所述输入文本信息中的有效文本，得到待分析文本信息；

所述识别模块用于识别所述待分析文本信息中是否存在敏感词汇，所述识别模块还用于识别所述待分析文本信息是否为医疗领域信息；

所述语义分析模块用于对所述待分析文本信息进行语义分析，得到医疗信息，并将所述医疗信息回复至用户端。

8.如权利要求7所述的用于医疗的语义分析系统，其特征在于：还包括联系关系检查模块，所述联系关系检查模块用于检查所述待分析文本信息是否与已处理文本信息存在联系关系。

9.如权利要求7所述的用于医疗的语义分析系统，其特征在于：所述识别模块包括敏感词汇识别单元和医疗领域信息识别单元，所述敏感词汇识别单元用于识别所述待分析文本信息中是否存在敏感词汇，所述医疗领域信息识别单元用于识别所述待分析文本信息是否为医疗领域信息。