CN110648754A

CN110648754A - 科室推荐方法、装置及设备

Info

Publication number: CN110648754A
Application number: CN201810679562.1A
Authority: CN
Inventors: 张峥
Original assignee: Beijing Baidu Netcom Science and Technology Co Ltd
Current assignee: Beijing Baidu Netcom Science and Technology Co Ltd
Priority date: 2018-06-27
Filing date: 2018-06-27
Publication date: 2020-01-03

Abstract

本发明实施例提供一种科室推荐方法、装置及设备，该方法包括：获取用户的症状信息，症状信息中包括用户的至少一个症状；生成症状信息对应的N维第一特征向量，N为预设症状集合中包括的症状的数量，第一特征向量中第i个元素的值为症状信息中包括预设症状集合中的第i个症状的概率，N为大于1的整数，i取1至N之间的整数；获取多个预设科室中每一个科室对应的N维第二特征向量，第二特征向量中第j个元素的值为科室所诊断的疾病具有预设症状集合中的第j个症状的概率，j取1至N之间的整数；根据第一特征向量与每一个第二特征向量，在多个预设科室中确定目标科室。提高了确定挂号科室的效率，进而提高挂号效率。

Description

科室推荐方法、装置及设备

技术领域

本发明实施例涉及医疗领域，尤其涉及一种科室推荐方法、装置及设备。

背景技术

目前，用户在医院看病时，用户需要先确定可以诊断自己的疾病的科室，然后在相应的科室进行挂号。

在实际应用过程中，在多数用户挂号时，并不知道哪些科室可以诊断自己的疾病。在现有技术中，用户通过向医院的相关人员讲述自己的疾病症状，医院的相关人员根据个人掌握的医疗知识向用户推荐需要挂号的科室。然而，用户通常需要和相关人员进行较长时间的交流，相关人员才能了解用户的疾病，并向用户推荐科室，使得用户需要较长时间才能确定得到挂号的科室，导致挂号的效率低下。

发明内容

本发明实施例提供一种科室推荐方法、装置及设备，提高了确定挂号科室的效率，进而提高挂号效率。

第一方面，本发明实施例提供一种科室推荐方法，所述方法包括：

获取用户的症状信息，所述症状信息中包括所述用户的至少一个症状；

生成所述症状信息对应的N维第一特征向量，所述N为预设症状集合中包括的症状的数量，所述第一特征向量中第i个元素的值为所述症状信息中包括所述预设症状集合中的第i个症状的概率，所述N为大于1的整数，所述i取1至N之间的整数；

获取多个预设科室中每一个科室对应的N维第二特征向量，所述第二特征向量中第j个元素的值为所述科室所诊断的疾病具有所述预设症状集合中的第j个症状的概率，所述j取1至N之间的整数；

根据所述第一特征向量与每一个第二特征向量，在所述多个预设科室中确定目标科室。

在一种可能的实施方式中，每一个科室对应的第二特征向量为对多组样本数据进行训练得到的，每一组样本数据包括科室样本数据和所述科室样本数据对应的症状样本数据。

在另一种可能的实施方式中，所述生成所述症状信息对应的N维第一特征向量，包括：

根据所述症状信息中包括的症状和所述预设症状集合中包括的症状，确定所述第一特征向量中每一个元素的值；

根据所述第一特征向量中每一个元素的值，生成所述第一特征向量。

在另一种可能的实施方式中，针对所述第一特征向量中的第k个元素，所述k为大于1且小于所述N的整数，根据所述症状信息中包括的症状和所述预设症状集合中包括的症状，确定所述第一特征向量中第k个元素的值，包括：

判断所述症状信息中是否包括所述预设症状集合中第k个症状；

若是，则确定所述第一特征向量中所述第k个元素的值为1；

若否，则确定所述第一特征向量中所述第k个元素的值为0。

在另一种可能的实施方式中，所述获取用户的症状信息，包括：

接收用户输入的语音信息；

在所述语音信息中提取至少一个关键词；

确定每一个关键词对应的症状，并显示每一个关键词对应的症状；

将用户在每一个关键词对应的症状中选择的症状确定为所述症状信息中的症状。

接收用户输入的第一症状；

获取所述第一症状关联的至少一个第二症状，并显示所述至少一个第二症状；

获取用户在所述至少一个第二症状中选择的第三症状；

将所述第一症状和所述第三症状确定为所述症状信息中的症状。

在另一种可能的实施方式中，所述根据所述第一特征向量与每一个第二特征向量，在所述多个预设科室中确定目标科室，包括：

根据所述第一特征向量与每一个第二特征向量之间的余弦相似度，将与所述第一特征向量余弦相似度最高的M个第二特征向量对应的科室确定为所述目标科室，所述M为大于或等于1的整数。

第二方面，本发明实施例提供一种科室推荐装置，包括第一获取模块、生成模块、第二获取模块和确定模块，其中，

所述第一获取模块用于，获取用户的症状信息，所述症状信息中包括所述用户的至少一个症状；

所述生成模块用于，生成所述症状信息对应的N维第一特征向量，所述N为预设症状集合中包括的症状的数量，所述第一特征向量中第i个元素的值为所述症状信息中包括所述预设症状集合中的第i个症状的概率，所述N为大于1的整数，所述i取1至N之间的整数；

所述第二获取模块用于，获取多个预设科室中每一个科室对应的N维第二特征向量，所述第二特征向量中第j个元素的值为所述科室所诊断的疾病具有所述预设症状集合中的第j个症状的概率，所述j取1至N之间的整数；

所述确定模块用于，根据所述第一特征向量与每一个第二特征向量，在所述多个预设科室中确定目标科室。

在另一种可能的实施方式中，所述生成模块具体用于：

在另一种可能的实施方式中，针对所述第一特征向量中的第k个元素，所述k为大于1且小于所述N的整数，所述生成模块具体用于：

若是，则确定所述第一特征向量中所述第k个元素的值为1；

若否，则确定所述第一特征向量中所述第k个元素的值为0。

在另一种可能的实施方式中，所述第一获取模块具体用于：

接收用户输入的语音信息；

在所述语音信息中提取至少一个关键词；

在另一种可能的实施方式中，所述第一获取模块具体用于：

接收用户输入的第一症状；

获取用户在所述至少一个第二症状中选择的第三症状；

在另一种可能的实施方式中，所述确定模块具体用于：

第三方面，本发明实施例提供一种终端设备，包括：处理器，所述处理器与存储器耦合；

所述存储器用于，存储计算机程序；

所述处理器用于，执行所述存储器中存储的计算机程序，以使得所述终端设备执行上述第一方面任一项所述的方法。

第四方面，本发明实施例提供一种可读存储介质，包括程序或指令，当所述程序或指令在计算机上运行时，如上述第一方面任意一项所述的方法被执行。

本发明实施例提供的科室推荐方法、装置及设备，在获取到用户的症状信息之后，生成症状信息对应的N维第一特征向量，获取多个预设科室中每一个科室对应的N维第二特征向量，根据第一特征向量与每一个第二特征向量，在多个预设科室中确定目标科室。第一特征向量中第i个元素的值为症状信息中包括预设症状集合中的第i个症状的概率，使得第一特征向量可以真实的反映用户的症状，第二特征向量中第j个元素的值为科室所诊断的疾病具有预设症状集合中的第j个症状的概率，使得科室对应的第二特征向量可以真实的反映该科室可以诊断的疾病具有的症状，因此，根据第一特征向量和第二特征向量可以准确的确定得到目标科室。进一步的，在用户需要确定需要挂号的科室时，只需在终端设备中输入症状信息，即可使得终端设备快速确定得到用户需要挂号的目标科室。由上可知，通过本申请所示的技术方案，在保证确定目标科室的准确性的基础上，可以提高确定需要挂号的科室的效率，进而提高挂号效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的科室推荐方法的系统架构图；

图2为本发明实施例提供的科室推荐方法的流程示意图；

图3为本发明实施例提供的获取症状信息方法的流程示意图一；

图4为本发明实施例提供的终端界面示意图一；

图5为本发明实施例提供的获取症状信息方法的流程示意图二；

图6为本发明实施例提供的终端界面示意图二；

图7为本发明实施例提供的科室推荐装置的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

图1为本发明实施例提供的科室推荐方法的系统架构图。请参见图1，终端设备预先对多个样本数据进行学习，得到多个预设科室中每一个科室对应的第二特征向量，其中，一个科室对应的第二特征向量用于表示该科室可以诊断的疾病具有的症状。在用户需要确定挂号的科室时，用户可以在终端设备中输入症状信息，终端设备根据症状信息生成第一特征向量，第一特征向量用于表示用户的疾病具有的症状。终端设备对第一特征向量和每个科室对应的第二特征向量进行匹配，以确定用户需要挂号的目标科室。

在本申请中，第二特征向量是对大量样本数据学习得到的，使得一个科室对应的第二特征向量可以真实的反映该科室可以诊断的疾病具有的症状，第一特征向量为根据用户输入的症状信息生成的，使得第一特征向量可以真实的反映用户的症状，因此，根据第一特征向量和第二特征向量可以准确的确定得到目标科室。进一步的，在用户需要确定需要挂号的科室时，只需在终端设备中输入症状信息，即可使得终端设备快速确定得到用户需要挂号的目标科室。由上可知，通过本申请所示的技术方案，在保证确定目标科室的准确性的基础上，可以提高确定需要挂号的科室的效率，进而提高挂号效率。

下面，通过具体实施例对本申请所示的技术方案进行详细说明。需要说明的是，下面几个具体实施例可以相互结合，对于相同或相似的内容，在不同的实施例中不再进行重复说明。

图2为本发明实施例提供的科室推荐方法的流程示意图。请参见图2，该方法可以包括：

S201、获取用户的症状信息，症状信息中包括用户的至少一个症状。

本发明实施例的执行主体可以为终端设备，也可以为设置在终端设备中的科室推荐装置。可选的，科室推荐终端可以通过软件实现，也可以通过软件和硬件的结合实现。

可选的，终端设备可以为便携式终端设备，例如，手机、电脑等设备。

可选的，终端设备也可以为设置在医院中的公共设备。

可选的，本发明实施例所示的症状是指用户的疾病症状，例如，症状可以包括头疼、咳嗽、头晕、腿疼等。

可选的，终端设备设备可以通过至少如下两种可行的实现方式获取用户的症状信息：

一种可行的实现方式：

用户可以在终端设备中输入语音信息，以使终端设备根据语音信息生成症状信息，其中，语音信息为对用户的疾病的描述信息。

需要说明的是，在图3-图4所示的实施例中对该种可行的实现方式进行详细说明，此处不再进行赘述。

另一种可行的实现方式：

用户可以在终端设备中输入多个症状，根据用户输入的多个症状生成症状信息。

需要说明的是，在图5-图6所示的实施例中对该种可行的实现方式进行详细说明，此处不再进行赘述。

S202、生成症状信息对应的N维第一特征向量。

其中，N为预设症状集合中包括的症状的数量，第一特征向量中第i个元素的值为症状信息中包括预设症状集合中的第i个症状的概率，N为大于1的整数，i为大于1且小于N的整数。

可选的，预设症状集合中包括一个医院可以诊断的所有疾病的所有症状，且预设症状集合中的每两个症状均不相同。例如，假设一个医院可以诊断100种疾病，该100种疾病共具有1000个不同的症状，则预设症状集合中包括该1000个症状。

可选的，若第一特征向量中包括预设特征集合中第x个症状，则第一特征向量中第x个元素的值为1，若第一特征向量中不包括预设特征集合中第x个症状，则第一特征向量中第x个元素的值为0，其中，x为大于1且小于N的整数。

可选的，可以通过如下可行的实现方式生成第一特征向量：根据症状信息中包括的症状和预设症状集合中包括的症状，确定第一特征向量中每一个元素的值，根据第一特征向量中每一个元素的值，生成第一特征向量。

在实际应用过程中，确定第一特征向量中每一个第一元素的值的过程相同。下面，以确定第一特征向量中第K个元素的值的过程为例，对确定第一向量中的元素的值的过程进行详细说明。

判断症状信息中是否包括预设症状集合中第k个症状，若是，则确定第一特征向量中第k个元素的值为1，若否，则确定第一特征向量中第k个元素的值为0。

例如，假设预设特征集合中包括10个特征，分别为特征1、特征2、特征3、……、特征10。再假设症状信息中包括3个特征，分别为特征2、特征6和特征7。

由于症状信息中不包括预设特征集合中的第1个症状，即，症状信息中包括预设症状集合中第1个症状的概率为0，因此，第一特征向量中的第1个元素的值为0。

由于症状信息中包括预设特征集合中的第2个症状，即，症状信息中包括预设症状集合中第2个症状的概率为1，因此，第一特征向量中的第1个元素的值为1。

以此类推，可以确定得到第一特征向量中每一个元素的值。确定得到的第一特征向量为(0，1，0，0，0，1，1，0，0，0)。

S203、获取多个预设科室中每一个科室对应的N维第二特征向量。

其中，第二特征向量中第j个元素的值为科室所诊断的疾病具有预设症状集合中的第j个症状的概率，j为大于1且小于N的整数。

可选的，每一个科室对应的第二特征向量为对多组样本数据进行训练得到的，每一组样本数据包括科室样本数据和科室样本数据对应的症状样本数据。

可选的，可以从互联网的权威网站、或者医院数据库抓取样本数据。每一组样本数据可以包括一个科室的标识和该科室对应的至少一个症状。例如，一组样本数据可以包括科室1、症状1、症状3、症状4、症状5。

可选的，可以分别生成每个科室对应的第二特征向量。其中，生成每个科室对应的第二特征向量的过程相同，下面，以生成第一科室对应的第二特征向量为例进行说明。

可选的，可以获取第一科室对应的多组样本数据，该样本数据可以为已经在第一科室挂号的多组病人的症状，通过深度神经网络对第一科室对应的多组样本数据进行学习，得到第一科室所诊断的疾病具有各个症状的概率，并根据第一科室所诊断的疾病具有各个症状的概率，生成第二特征向量。

例如，假设一个医院可以诊断100种疾病，该100种疾病共具有1000个不同的症状，分别记为症状1-症状1000，则第二特征向量为1000维特征向量，第二特征向量中的第j个元素的值为第一科室所诊断的疾病具有症状j的概率，比如，第二特征向量中的第一个元素的值为第一科室所诊断的疾病具有症状1的概率，第二特征向量中的第二个元素的值为第一科室所诊断的疾病具有症状2的概率。

可选的，可以通过深度神经网络预先对多个样本数据进行学习以得到每一个科室对应的N维第二特征向量，并在预设的存储位置存储每一个科室对应的N维特征向量，当在执行图2所示的实施例时，直接在预设的存储位置获取每一个科室对应的N维特征向量即可。

S204、根据第一特征向量与每一个第二特征向量，在多个预设科室中确定目标科室。

可选的，可以通过第一特征向量和第二特征向量的余弦相似度，在多个预设科室中确定目标科室。其中，第一特征向量和第二特征向量的余弦相似度是指第一特征向量和第二特征向量夹角的余弦值。

可选的，可以将与第一特征向量的余弦相似度最高的M个第二特征向量对应的科室确定为目标科室，其中，M为大于或等于1的正整数。

本发明实施例提供的科室推荐方法，在终端设备获取到用户的症状信息之后，生成症状信息对应的N维第一特征向量，获取多个预设科室中每一个科室对应的N维第二特征向量，根据第一特征向量与每一个第二特征向量，在多个预设科室中确定目标科室。第一特征向量中第i个元素的值为症状信息中包括预设症状集合中的第i个症状的概率，使得第一特征向量可以真实的反映用户的症状，第二特征向量中第j个元素的值为科室所诊断的疾病具有预设症状集合中的第j个症状的概率，使得科室对应的第二特征向量可以真实的反映该科室可以诊断的疾病具有的症状，因此，根据第一特征向量和第二特征向量可以准确的确定得到目标科室。进一步的，在用户需要确定需要挂号的科室时，只需在终端设备中输入症状信息，即可使得终端设备快速确定得到用户需要挂号的目标科室。由上可知，通过本申请所示的技术方案，在保证确定目标科室的准确性的基础上，可以提高确定需要挂号的科室的效率，进而提高挂号效率。

在上述任意一个实施例的基础上，用户需要先在终端设备中输入自身的疾病情况，才能使得终端设备获取用户的症状信息。为了提高获取用户的症状信息的准确性及效率，可以通过如下两种可行的实现方式获取用户的症状信息。具体的，请参见图3-图6所示的实施例。

图3为本发明实施例提供的获取症状信息方法的流程示意图一。请参见图3，该方法可以包括：

S301、接收用户输入的语音信息。

可选的，语音信息为对用户的疾病的描述信息。

可选的，终端设备中可以设置有声音采集装置，并通过声音采集装置接收用户输入的语音信息。

可选的，可以在终端设备中设置语音采集按键，当用户对语言采集按键进行按压操作时，终端设备开始通过声音采集装置采集用户的语音信息。

S302、在语音信息中提取至少一个关键词。

可选的，可以通过语音识别技术将语音信息转换为文字信息，并通过切词工具将文字信息分割为多个词语，然后使用神经语言程序学(Neuro-Linguistic Programming，简称NLP)工具对多个词语进行语法分析，得到每个词语的词性、命名实体识别结果、语法成分，并将词语、词语的词性、命名实体识别结果、语法成分作为四列特征输入至训练好的条件随机场(Conditional Random Field，简称CRF)算法和长短期记忆网络(LongShort-TermMemory，简称LSTM)模型进行信息抽取得到至少一个关键词。

S303、确定每一个关键词对应的症状。

可选的，获取每一个关键词对应的症状的过程相同，下面，以获取第三关键词对应的症状为例进行说明。

获取第三关键词与预设症状集合中每一个症状之间的相似度，将预设症状集合中、与第三关键词的相似度大于预设相似度的症状确定为第三关键词对应的症状。

可选的，每一个关键词对应的症状可能为0个，可能为1个，也可能为多个。

S304、在终端设备中显示每一个关键词对应的症状。

可选的，还可以在终端设备中显示每一个关键词。为了便于用户查看，可以将关键词、及关键词对应的症状显示在一组。

例如，假设提取到三个关键词，分别记为关键词1-关键词3。假设关键词1对应症状11和症状12，关键词2对应症状21、症状22和症状23，关键词3对应症状31，则可以将关键词1、症状11和症状12显示在一组，将关键词2、症状21、症状22和症状23显示在一组，将关键词3和症状31显示在一组。

S305、将用户在至少一个关键词对应的症状中选择的症状确定为症状信息中的症状。

在实际应用过程中，终端设备中显示的、关键词对应的症状可能不是用户在输入语音信息时想表达的症状，在本发明实施例中，在终端设备中显示每一个关键词对应的症状之后，用户可以在终端设备显示的症状中选择与自身情况相符的症状。

可选的，在终端设备接收到用户对终端设备中显示的症状输入的选中操作之后，终端设备可以将用户在至少一个关键词对应的症状中选择的症状确定为症状信息中的症状。

下面，结合图4，通过具体示例对图3所示的实施例进行详细说明。

图4为本发明实施例提供的终端界面示意图一。请参见图4，包括界面401-界面403。

请参见界面401，在科室推荐页面中包括“点击语音输入您的症状”按钮，用户可以对该按钮进行点击操作，并开始语音讲述自己的病症。在终端设备接收到用户对该按钮的点击操作之后，终端设备开始通过语音采集装置采集用户输入的语音信息。

假设用户输入的语音信息为：“最近两天鼻子有点不舒服，有些头昏，身上还没力气、嗓子也不太舒服”。终端设备在该语音信息中提取关键词“鼻子不舒服”、“头昏”、“没力气”和“嗓子不舒服”。

终端设备获取“鼻子不舒服”对应的症状为：“鼻塞”、“流涕”、“鼻痛”和“鼻痒”。

终端设备获取“头昏”对应的症状为：“头晕”。

终端设备获取“没力气”对应的症状为：“乏力”、“疲劳”和“困倦”。

终端设备获取“嗓子不舒服”对应的症状为：“嗓干”、“嗓疼”和“嗓痒”。

请参见界面402，终端设备显示提取到的关键词以及每个关键词对应的症状，其中，每个关键词与其对应的症状显示在一组，且每个症状前边设置有选中框。

请参见界面403，假设用户的“鼻子不舒服”是指“流涕”，用户的“头昏”是指“头晕”，用户的“没力气”是指“乏力”，用户的“嗓子不舒服”是指“嗓疼”，则用户可以对“流涕”、“头晕”、“乏力”以及“嗓疼”前边的选中框进行选中操作，并对“确定”按钮进行点击操作。

终端设备根据用户在界面403中输入的选中操作，确定症状信息包括的症状为：“流涕”、“头晕”、“乏力”以及“嗓疼”。

在图3-图4所示的实施例中，在用户输入语音信息之后，终端设备可以在语音信息中提取关键词，获取每一个关键词对应的症状，并在终端设备中显示每一个关键词对应的症状，由用户选择相应的症状。这样，不但可以简化用户的操作，还可以保证获取得到的症状信息的准确性。

图5为本发明实施例提供的获取症状信息方法的流程示意图二。请参见图5，该方法可以包括：

S501、接收用户输入的第一症状。

可选的，用户可以在终端设备中填写第一症状，也可以在终端设备的预设症状列表中选择第一症状。

S502、获取第一症状关联的至少一个第二症状，并在终端设备中显示至少一个第二症状。

可选的，第二症状是指可能与第一症状同时属于一个疾病的症状。

例如，假设疾病1同时具有症状1和症状2，则症状1和症状2为关联的症状。

可选的，终端设备可以获取具有第一症状的至少一个疾病，并将至少一个疾病中、除第一症状之外的症状确定为第二症状。

S503、获取用户在至少一个第二症状中选择的第三症状。

S504、将第一症状和第三症状确定为症状信息中的症状。

下面，结合图6，通过具体示例对图5所示的实施例进行详细说明。

图6为本发明实施例提供的终端界面示意图二。请参见图6，包括界面601-界面603。

请参见界面601，在症状选择页面左侧包括多个身体部位对应的按钮，用户可以对每一个按钮进行点击操作，以使终端设备显示该身体部位对应的症状。

请参见界面602，假设用户的鼻子不舒服，则用户可以对“鼻子”按钮进行点击操作，以在界面602中显示“鼻子”对应的症状：“鼻塞”、“流涕”、“鼻痛”、“鼻痒”。假设用户具有“流涕”症状，则用户对“流涕”症状对应的选中框进行选中操作。

请参见界面603，假设终端设备获取“流涕”症状对应的相关症状包括：“鼻痛”、“鼻痒”、“发烧”、“头晕”、“头疼”、“乏力”、“嗓干”、“嗓疼”、“嗓痒”，则终端设备显示相关症状。假设用户还有症状“头晕”、“乏力”以及“嗓疼”，则对“头晕”、“乏力”以及“嗓疼”对应的选中框进行选中操作，

终端设备根据用户在界面603中输入的选中操作，确定症状信息包括的症状为：“流涕”、“头晕”、“乏力”以及“嗓疼”。

在图5-图6所示的实施例中，在接收到用户输入的第一症状之后，终端设备获取第一症状关联的至少一个第二症状，并显示第二症状，以使用户在第二症状中进行症状选择，缩小了用户选择的症状范围，使得用户可以更加快速的选择出自己所具有的症状，由于症状信息中的症状是用户选择的，因此，还可以使得获取得到的症状信息的准确性较高。

图7为本发明实施例提供的科室推荐装置的结构示意图。请参见图7，该装置可以包括第一获取模块11、生成模块12、第二获取模块13和确定模块14，其中，

所述第一获取模块11用于，获取用户的症状信息，所述症状信息中包括所述用户的至少一个症状；

所述生成模块12用于，生成所述症状信息对应的N维第一特征向量，所述N为预设症状集合中包括的症状的数量，所述第一特征向量中第i个元素的值为所述症状信息中包括所述预设症状集合中的第i个症状的概率，所述N为大于1的整数，所述i取1至N之间的整数；

所述第二获取模块13用于，获取多个预设科室中每一个科室对应的N维第二特征向量，所述第二特征向量中第j个元素的值为所述科室所诊断的疾病具有所述预设症状集合中的第j个症状的概率，所述j取1至N之间的整数；

所述确定模块14用于，根据所述第一特征向量与每一个第二特征向量，在所述多个预设科室中确定目标科室。

本发明实施例提供的科室推荐装置可以执行上述方法实施例所示的技术方案，其实现原理以及有益效果类似，此处不再进行赘述。

在另一种可能的实施方式中，所述生成模块12具体用于：

在另一种可能的实施方式中，针对所述第一特征向量中的第k个元素，所述k为大于1且小于所述N的整数，所述生成模块142具体用于：

若是，则确定所述第一特征向量中所述第k个元素的值为1；

若否，则确定所述第一特征向量中所述第k个元素的值为0。

在另一种可能的实施方式中，所述第一获取模块11具体用于：

接收用户输入的语音信息；

在所述语音信息中提取至少一个关键词；

接收用户输入的第一症状；

获取用户在所述至少一个第二症状中选择的第三症状；

在另一种可能的实施方式中，所述确定模块14具体用于：

本发明实施例还提供一种终端设备，包括：处理器和存储器，所述处理器与所述存储器耦合；

所述存储器用于，存储计算机程序；

所述处理器用于，执行所述存储器中存储的计算机程序，以使得所述终端设备执行上述任意一个方法实施例所述的方法。

本发明实施例还提供一种可读存储介质，包括程序或指令，当所述程序或指令在计算机上运行时，上述任意一个方法实施例所述的方法被执行。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明实施例的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明实施例进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例方案的范围。

Claims

1.一种科室推荐方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，每一个科室对应的第二特征向量为对多组样本数据进行训练得到的，每一组样本数据包括科室样本数据和所述科室样本数据对应的症状样本数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述生成所述症状信息对应的N维第一特征向量，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，针对所述第一特征向量中的第k个元素，所述k为大于1且小于所述N的整数，根据所述症状信息中包括的症状和所述预设症状集合中包括的症状，确定所述第一特征向量中第k个元素的值，包括：

若是，则确定所述第一特征向量中所述第k个元素的值为1；

若否，则确定所述第一特征向量中所述第k个元素的值为0。

5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述获取用户的症状信息，包括：

接收用户输入的语音信息；

在所述语音信息中提取至少一个关键词；

6.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述获取用户的症状信息，包括：

接收用户输入的第一症状；

获取用户在所述至少一个第二症状中选择的第三症状；

7.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一特征向量与每一个第二特征向量，在所述多个预设科室中确定目标科室，包括：

8.一种科室推荐装置，其特征在于，包括第一获取模块、生成模块、第二获取模块和确定模块，其中，

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，每一个科室对应的第二特征向量为对多组样本数据进行训练得到的，每一组样本数据包括科室样本数据和所述科室样本数据对应的症状样本数据。

10.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述生成模块具体用于：

11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，针对所述第一特征向量中的第k个元素，所述k为大于1且小于所述N的整数，所述生成模块具体用于：

若是，则确定所述第一特征向量中所述第k个元素的值为1；

若否，则确定所述第一特征向量中所述第k个元素的值为0。

12.根据权利要求8-11任一项所述的装置，其特征在于，所述第一获取模块具体用于：

接收用户输入的语音信息；

在所述语音信息中提取至少一个关键词；

13.根据权利要求8-11任一项所述的装置，其特征在于，所述第一获取模块具体用于：

接收用户输入的第一症状；

获取用户在所述至少一个第二症状中选择的第三症状；

14.根据权利要求8-11任一项所述的装置，其特征在于，所述确定模块具体用于：

15.一种终端设备，其特征在于，包括：处理器和存储器，所述处理器与所述存储器耦合；

所述存储器用于，存储计算机程序；

所述处理器用于，执行所述存储器中存储的计算机程序，以使得所述终端设备执行权利要求1-7任一项所述的方法。

16.一种可读存储介质，其特征在于，包括程序或指令，当所述程序或指令在计算机上运行时，权利要求1-7任一项所述的方法被执行。