CN111488500B - 一种医学问题信息处理方法、装置和存储介质 - Google Patents

一种医学问题信息处理方法、装置和存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种医学问题信息处理方法、装置和存储介质，所述方法包括获取医学问题信息，根据所述医学问题信息在数据库中进行检索，当从数据库中检索出与所述医学问题信息相匹配的医学答案信息，返回检索到的所述医学答案信息，反之将所述医学问题信息发布于网络讨论页面等步骤。所述方法首先从已有的数据库中检索出相应的医学答案信息，实现自动问答，在数据库中检索不到合适的医学答案信息的情况下，将医学问题信息发布于网络讨论页面供访问者浏览实现人工问答；通过自动问答和人工问答的有机结合，可以同时具备效率优势、高针对性优势和情感沟通优势。本发明广泛应用于互联网技术领域。

Description

一种医学问题信息处理方法、装置和存储介质
技术领域
本发明涉及互联网技术领域，尤其是一种医学问题信息处理方法、装置和存储介质。
背景技术
随着健康意识的提高，人们对医学知识的需求也在不断增长，希望能够向有知识的机构或人员咨询医学问题，并获得可靠的解答。一些慢性病患者，例如糖尿病患者，由于面临自身调节代谢的能力丧失，其病情容易受到气候变化、不当饮食、紧张劳累以及情绪波动等内外因素影响而变化，他们需要随时关注内在感受以及外在环境等信息，来评估自己的身体状况，确定疗养手段以进行长期病情控制；在这个过程中，患者可能随时产生咨询医学健康问题的需求，但是患者难以与医院等专业机构保持随时随地的密切沟通，因此患者也就难以获得针对医学问题的日常解答。
发明内容
针对上述至少一个技术问题，本发明的目的在于提供一种医学问题信息处理方法、装置和存储介质。
一方面，本发明实施例包括一种医学问题信息处理方法，包括以下步骤：
获取医学问题信息；
对所述医学问题进行预处理；
根据预处理后的医学问题信息在数据库中进行检索；
对于从数据库中检索出与所述医学问题信息相匹配的医学答案信息的情况，返回检索到的所述医学答案信息；
对于从数据库中未检索出与所述医学问题信息相匹配的医学答案信息的情况，将所述医学问题信息发布于网络讨论页面。
进一步地，所述数据库包括知识库、常问问答库和互联网资源库。
进一步地，所述根据所述医学问题信息在数据库中进行检索这一步骤，具体包括：
将所述医学问题信息发别发送到所述知识库、常问问答库和互联网资源库；
接收所述知识库、常问问答库和互联网资源库中至少一者所返回的检索结果；
对于检索结果中包含有至少一个医学答案信息的情况，确定各所述医学答案信息与所述医学问题信息之间的匹配程度，返回具有最高匹配程度的所述医学答案信息。
进一步地，所述医学问题信息处理方法还包括以下步骤：
获取发布于所述网络讨论页面的至少一条答复信息；
对各所述答复信息进行语义分析；
根据所述语义分析的结果，分别生成与各所述答复信息相应的摘要信息；
返回所述摘要信息。
进一步地，所述医学问题信息处理方法还包括以下步骤：
根据所述语义分析的结果，将部分或全部所述答复信息归类为第一类别或第二类别；归类至所述第一类别的答复信息与归类至所述第二类别的答复信息具有相反的语义；
将所述第一类别和第二类别发布于网络讨论页面；
通过网络讨论页面获取对所述第一类别和第二类别的投票结果；
返回所述投票结果。
进一步地，所述医学问题信息处理方法还包括以下步骤：
根据所述投票结果，确认具有最高投票票数的答复信息；
根据所述医学问题信息与所述具有最高投票票数的答复信息，对数据库进行更新。
进一步地，所述医学问题信息处理方法还包括以下步骤：
对于从数据库中检索出与所述医学问题信息相匹配的医学答案信息的情况，将所述医学问题信息和医学答案信息发布于网络讨论页面；
获取发布于所述网络讨论页面的至少一条答复信息；
返回所述答复信息。
另一方面，本发明实施例还包括一种医学问题信息处理方法，包括以下步骤：
获取医学问题信息；
根据所述医学问题信息在数据库中进行检索；
对于从数据库中检索出与所述医学问题信息相匹配的医学答案信息的情况，将所述医学问题信息和所述医学答案信息发布于网络讨论页面。
另一方面，本发明实施例还包括一种医学问题信息处理装置，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储至少一个程序，所述处理器用于加载所述至少一个程序以执行所述医学问题信息处理方法。
另一方面，本发明实施例还包括一种存储介质，其中存储有处理器可执行的指令，所述处理器可执行的指令在由处理器执行时用于执行实施例所述方法。
本发明的有益效果是：实施例中的医学问题信息处理方法，在接收来自用户的医学问题信息之后，首先从已有的数据库中检索出相应的医学答案信息，可以快速解答用户的疑问，发挥自然语言处理等自动问答技术的效率优势；在数据库中检索不到合适的医学答案信息的情况下，将医学问题信息发布于网络讨论页面供访问者浏览，使得作为普通患者的访问者可以发布自身疗养经验作为答复信息，作为医学专家的访问者可以发布权威知识作为答复信息，为不同用户以及医学专家提供自由交流的平台，发挥人工问答的高针对性优势和情感沟通优势；通过自动问答和人工问答的有机结合，可以同时具备效率优势、高针对性优势和情感沟通优势。
附图说明
图1为实施例中用于实施医学问题信息处理方法的计算机系统的原理示意图；
图2为医学问题信息处理方法的第一种具体实施方式的流程图；
图3为医学问题信息处理方法的第二种具体实施方式的流程图；
图4为医学问题信息处理方法的第三种具体实施方式的流程图；
图5为医学问题信息处理方法的第四种具体实施方式的流程图；
图6为医学问题信息处理方法的第五种具体实施方式的流程图；
图7为医学问题信息处理方法的第六种具体实施方式的流程图。
具体实施方式
本实施例中，通过如图1所示的计算机系统来执行医学问题信息处理方法。疾病患者或者是健康人都可以注册成为图1所示系统的用户。图1中，用户信息和自动问答库存储于数据层；用户可以访问中间层，由中间层读取用户信息，以完成用户注册、用户登录和用户信息验证等操作；当完成登录之后，计算机系统通过应用层向用户提供服务。
图1所示的计算机系统，通过应用层生成并显示一个图形界面，在该图形界面中，用户可以通过文本输入或者语音输入等方式输入医学问题信息；图形界面中安装有转换插件，可以将语音形式的医学问题信息转换为文本形式，以方便后续的处理。所述医学问题信息可以是一段文字、一个问句或者几个关键词，用于表达用户所要咨询的医学问题，例如“糖尿病的常见症状”、“二型糖尿病怎么办？”以及“糖尿病and医院and口碑”等。
在检测到用户输入医学问题信息后，计算机系统可以执行以下步骤S1-S3：
S1.获取医学问题信息；
S2.对所述医学问题进行预处理；
S3.根据所述预处理后的医学问题信息在数据库中进行检索；
S4.对于从数据库中检索出与所述医学问题信息相匹配的医学答案信息的情况，返回检索到的所述医学答案信息；对于从数据库中未检索出与所述医学问题信息相匹配的医学答案信息的情况，将所述医学问题信息发布于网络讨论页面。
步骤S1-S4的原理如图2所示。计算机系统在接收到一个用户输入的医学问题信息后，先用自然语言处理技术对问题进行预处理，包括实体识别、关系抽取、时间抽取、数量表达式抽取，得到一组关键信息的表达。进而将医学问题信息的表达，使用计算机算法，在知识库、常问问答库和互联网资源库等数据库中进行检索。知识库中存储有医学著作、药典以及经验证的处方等知识数据；常问问答库指从特定医学专业网站和资源获取的医学问答信息，并通过医学问答数据的日常维护，组建大规模多语言的面向医学常问问题的数据库；互联网资源库指对外开放的第三方数据库、以及通过搜索引擎和爬虫技术获取医学问答信息构建的数据库。
在同时使用不同数据库，例如同时在知识库、常问问答库和互联网对医学问题信息进行检索时，所述步骤S3，也就是根据所述医学问题信息在数据库中进行检索这一步骤，可由以下步骤S301-S303实现：
S301.将所述医学问题信息发别发送到所述知识库、常问问答库和互联网，使用自然语言技术在这些数据库中进行检索；
S302.接收所述知识库、常问问答库和互联网资源库中至少一者所返回的检索结果；知识库、常问问答库和互联网资源库所返回的检索结果中，可能包含有效的医学答案信息，也可能所包含的信息与医学无关，即不属于医学答案信息；
S303.对于检索结果中包含有至少一个医学答案信息的情况，通过语义分析以及词语相关度等技术，确定各所述医学答案信息与所述医学问题信息之间的匹配程度，筛选出具有最高匹配程度的医学答案信息，然后返回所筛选出的医学答案信息。
通过执行步骤S301-S303，可以综合多种数据库的优势，从中选择出具有最高相关性的医学答案信息，向用户所提出的医学问题进行尽可能有效的答复。
如果从数据库中检索出与所述医学问题信息相匹配的医学答案信息，那么返回检索到的所述医学答案信息，即通过显示屏、扬声器、打印机等途径向用户展示所筛选出的医学答案信息，从而向用户所提出的医学问题进行答复；如果从数据库中未检索出与所述医学问题信息相匹配的医学答案信息的情况(例如每个数据库都因故障等技术原因未返回检索结果，或者所返回的检索结果中没有相关度足够高的医学答案信息)，那么计算机系统将所述医学问题信息发布于网络讨论页面。
所述的网络讨论页面由桌面浏览器或移动设备APP提供运行，由服务器等后台设备提供支持，即所述的网络讨论页面可以是一个前端程序，它允许不同的用户、医学专家等登录浏览。被发布于网络讨论页面的医学问题信息，将获得一个链接，医学专家以及不同的用户等访问者可以通过链接浏览到医学问题信息。
网络讨论页面向访问者提供接口，获取访问者通过文本或者语音等形式输入的答复信息。由于这些访问者可以是不同的用户或者医学专家，因此可以提供一个自由交流的平台，作为普通患者的用户之间可以在网络讨论页面相互提出医学问题信息以及进行答复，从而起到交流经验的效果；用户在网络讨论页面上发布医学问题信息之后，由医学专家针对医学问题信息发布答复信息，起到权威解答的效果。网络讨论页面可以对不同身份的访问者进行不同的标注，例如对于普通用户使用普通头像，对于医学专家则使用标记了“医学专家”等字样的头像，从而使得用户之间可以对对方身份进行区分和确认。
通过执行步骤S1-S4，可以接收来自用户的医学问题信息，优先地从已有的数据库中检索出相应的医学答案信息，从而快速解答用户的疑问，发挥自然语言处理技术的效率优势；在数据库中检索不到合适的医学答案信息的情况下，将医学问题信息发布于网络讨论页面供访问者浏览，使得作为普通患者的访问者可以发布自身疗养经验作为答复信息，作为医学专家的访问者可以发布权威知识作为答复信息，为不同用户以及医学专家提供自由交流的平台，发挥人工问答的高针对性优势和情感沟通优势。
如图3所示，计算机系统在检测到网络讨论页面上发布了新的答复信息后，执行以下步骤S5-S8：
S5.获取发布于所述网络讨论页面的至少一条答复信息；
S6.对各所述答复信息进行语义分析；
S7.根据所述语义分析的结果，分别生成与各所述答复信息相应的摘要信息；
S8.返回所述摘要信息。
通过执行步骤S6，可以通过每条答复信息的语义，判断答复信息与医学问题信息之间的相关程度，如果答复信息与医学问题信息相关，表明答复信息可以一定程度上解答用户的疑问，那么则从答复信息中提取出摘要信息向用户进行返回，通过显示器、扬声器或打印机等途径向用户展示。摘要信息可以简明扼要地展示答复信息的主要内容，使得理解能力不高的用户能够快速地理解答复信息的内容，满足用户尤其是患病用户的急切需求，从而扩大系统的受众面，提高其易用性。
如图4所示，计算机系统在执行完步骤S6之后，还可以继续执行以下步骤S9-S12：
S9.在步骤S6进行语义分析的基础上，根据所述语义分析的结果，将部分或全部所述答复信息归类为第一类别或第二类别；归类至所述第一类别的答复信息与归类至所述第二类别的答复信息具有相反的语义；按照相同的逻辑，还可以进一步扩展归类为第一类别、第二类别、第三类别、第四类别等更多类别，其中，归类至所述第一类别的答复信息与归类至所述第二类别的答复信息具有相反的语义，归类至所述第三类别的答复信息与归类至所述第四类别的答复信息具有相反的语义；
S10.将所述第一类别和第二类别发布于网络讨论页面，使得访问者能够看到一条答复信息属于第一类别还是第二类别；网络讨论页面上也可以分别为第一类别和第二类别提供链接，当访问者点击第一类别的链接时，网络讨论页面显示被分类到第一类别的所有答复信息，当访问者点击第二类别的链接时，网络讨论页面显示被分类到第二类别的所有答复信息；
S11.通过网络讨论页面获取对所述第一类别和第二类别的投票结果；网络讨论页面上显示投票窗口，使得访问者能够向投票窗口输入自己的投票信息，计算机系统获取到多个访问者的投票信息之后，统计第一类别的得票数以及第二类别的得票数作为投票结果；投票过程可以是针对类别来进行的，即统计的是第一类别的得票数和第二类别的得票数；投票过程也可以是针对答复信息来进行的，即统计的是每条答复信息的得票数，然后分别计算出第一类别的得票数和第二类别的得票数；
S12.返回所述投票结果，即通过显示器、扬声器或打印机等形式，向发布医学问题信息的用户展示投票结果。
执行步骤S9-S12，可以在答复信息数量较多的情况下，通过答复信息的语义对其进行分类，第一类别、第二类别等分类结果本身起到了信息提炼的作用，使得用户可以通过这些类别来了解到答复信息中包含几种观点；执行步骤S11和S12进行投票，相当于向用户提供了二次讨论的机会，即针对经过提炼出的信息进行进一步的讨论，可以保证对医学问题信息研究过程的严肃性和谨慎性；步骤S12最终返回的投票结果本身可作为医学答案信息，用于对用户提出的医学问题进行解答。用户提出的医学问题信息有时涉及疑难杂症或者涉及个人隐私、不同地区生活习俗等情况，难以找到权威统一的答案或者规则；通过执行步骤S9-S12可以有效应对这一情况：步骤S9-S12先收集不同的答复信息，再通过分类和投票等步骤来进行确认，既一定程度上保证了用户能接收到表达不同观点的信息，又能一定程度上保证向用户提供简明扼要的医学答案信息作为解答。
如图5所示，在执行步骤S9-S12的基础上，计算机系统还可以执行以下步骤：
S13.根据所述投票结果，确认具有最高投票票数的答复信息；具体地，可以设定一个阈值，将超过该阈值的投票票数均认定为“最高投票票数”，然后确认相应的答复信息；
S14.根据所述医学问题信息与所述具有最高投票票数的答复信息，对数据库进行更新，也就是将医学问题信息以及具有最高投票票数的答复信息上传到数据库中，当其他用户下一次提交相同或相似的医学问题信息时，计算机系统执行步骤S1-S3，可以从数据库中检索到具有最高投票票数的答复信息。由于具有最高投票票数的答复信息取得了网络讨论页面上较多访问者的认可，因此其具有一定的准确性，将其上传到数据库中，可以更高效地满足用户对医学答案信息的需求。
如图6所示，在执行步骤S1-S3的基础上，计算机系统还可以执行以下步骤：
S15.对于从数据库中检索出与所述医学问题信息相匹配的医学答案信息的情况，将所述医学问题信息和医学答案信息发布于网络讨论页面，使得所发布的医学问题信息和医学答案信息位于同一帖子、话题或者主题内，从而形成一个组合，当访问者访问网络讨论页面时，能够同时向访问者展示医学问题信息及其相匹配的医学答案信息；
S16.获取发布于所述网络讨论页面的至少一条答复信息，这一答复信息是指任一访问者针对医学问题信息及其相匹配的医学答案信息所发布的，其内容可以是表示对医学答案信息的评价，即赞同、补充或异议等；
S17.返回所述答复信息，向发布医学问题信息的用户展示答复信息，使得用户可以同时看到医学问题信息、医学答案信息本身及其收到的评价，从而使得用户在接收到医学答案信息的基础上，还可以更全面地获取相关知识，弥补从数据库获取现有医学答案信息的单一和不足。
如图7所示，在检测到用户输入医学问题信息后，计算机系统可以执行以下步骤P1-P3：
P1.获取医学问题信息；
P2.对所述医学信息进行预处理；
P3.根据预处理后的医学问题信息在数据库中进行检索；
P4.对于从数据库中检索出与所述医学问题信息相匹配的医学答案信息的情况，将所述医学问题信息和所述医学答案信息发布于网络讨论页面。
计算机系统执行步骤P1-P4的原理和有益效果，与执行S15-S17的原理和有益效果相同，也就是将所述医学问题信息和所述医学答案信息发布于网络讨论页面，可以从网路讨论页面接收用户针对医学问题信息和医学答案信息所发布的答复信息；通过向发布医学问题信息的用户展示答复信息，使得用户可以同时看到医学问题信息、医学答案信息本身及其收到的评价，从而使得用户在接收到医学答案信息的基础上，还可以更全面地获取相关知识，弥补从数据库获取现有医学答案信息的单一和不足。
通过编写用于控制计算机设备执行步骤S1-S17和/或P1-P4的指令，然后将指令存储在存储介质中，那么这个存储介质所存储的指令被计算机设备读取并运行时，可以使得这个计算机设备成为一个可以执行所述医学问题信息处理方法的医学问题信息处理装置。
需要说明的是，如无特殊说明，当某一特征被称为“固定”、“连接”在另一个特征，它可以直接固定、连接在另一个特征上，也可以间接地固定、连接在另一个特征上。此外，本公开中所使用的上、下、左、右等描述仅仅是相对于附图中本公开各组成部分的相互位置关系来说的。在本公开中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。此外，除非另有定义，本实施例所使用的所有的技术和科学术语与本技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本实施例说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例，而不是为了限制本发明。本实施例所使用的术语“和/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的组合。
应当理解，尽管在本公开可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种元件，但这些元件不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的元件彼此区分开。例如，在不脱离本公开范围的情况下，第一元件也可以被称为第二元件，类似地，第二元件也可以被称为第一元件。本实施例所提供的任何以及所有实例或示例性语言(“例如”、“如”等)的使用仅意图更好地说明本发明的实施例，并且除非另外要求，否则不会对本发明的范围施加限制。
应当认识到，本发明的实施例可以由计算机硬件、硬件和软件的组合、或者通过存储在非暂时性计算机可读存储器中的计算机指令来实现或实施。所述方法可以使用标准编程技术-包括配置有计算机程序的非暂时性计算机可读存储介质在计算机程序中实现，其中如此配置的存储介质使得计算机以特定和预定义的方式操作——根据在具体实施例中描述的方法和附图。每个程序可以以高级过程或面向对象的编程语言来实现以与计算机系统通信。然而，若需要，该程序可以以汇编或机器语言实现。在任何情况下，该语言可以是编译或解释的语言。此外，为此目的该程序能够在编程的专用集成电路上运行。
此外，可按任何合适的顺序来执行本实施例描述的过程的操作，除非本实施例另外指示或以其他方式明显地与上下文矛盾。本实施例描述的过程(或变型和/或其组合)可在配置有可执行指令的一个或多个计算机系统的控制下执行，并且可作为共同地在一个或多个处理器上执行的代码(例如，可执行指令、一个或多个计算机程序或一个或多个应用)、由硬件或其组合来实现。所述计算机程序包括可由一个或多个处理器执行的多个指令。
进一步，所述方法可以在可操作地连接至合适的任何类型的计算平台中实现，包括但不限于个人电脑、迷你计算机、主框架、工作站、网络或分布式计算环境、单独的或集成的计算机平台、或者与带电粒子工具或其它成像装置通信等等。本发明的各方面可以以存储在非暂时性存储介质或设备上的机器可读代码来实现，无论是可移动的还是集成至计算平台，如硬盘、光学读取和/或写入存储介质、RAM、ROM等，使得其可由可编程计算机读取，当存储介质或设备由计算机读取时可用于配置和操作计算机以执行在此所描述的过程。此外，机器可读代码，或其部分可以通过有线或无线网络传输。当此类媒体包括结合微处理器或其他数据处理器实现上文所述步骤的指令或程序时，本实施例所述的发明包括这些和其他不同类型的非暂时性计算机可读存储介质。当根据本发明所述的方法和技术编程时，本发明还包括计算机本身。
计算机程序能够应用于输入数据以执行本实施例所述的功能，从而转换输入数据以生成存储至非易失性存储器的输出数据。输出信息还可以应用于一个或多个输出设备如显示器。在本发明优选的实施例中，转换的数据表示物理和有形的对象，包括显示器上产生的物理和有形对象的特定视觉描绘。
以上所述，只是本发明的较佳实施例而已，本发明并不局限于上述实施方式，只要其以相同的手段达到本发明的技术效果，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。在本发明的保护范围内其技术方案和/或实施方式可以有各种不同的修改和变化。

Claims (5)

1.一种医学问题信息处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取医学问题信息；
对所述医学问题信息进行预处理；
根据所述预处理后的医学问题信息在数据库中进行检索与计算；
对于从数据库中检索出与所述医学问题信息相匹配的医学答案信息的情况，返回检索到的所述医学答案信息；
对于从数据库中未检索出与所述医学问题信息相匹配的医学答案信息的情况，将所述医学问题信息发布于网络讨论页面；
还包括以下步骤：
获取发布于所述网络讨论页面的至少一条答复信息；
对各所述答复信息进行语义分析；
根据所述语义分析的结果，分别生成与各所述答复信息相应的摘要信息；
返回所述摘要信息；
根据所述语义分析的结果，将部分或全部所述答复信息归类为第一类别或第二类别；
归类至所述第一类别的答复信息与归类至所述第二类别的答复信息具有相反的语义；
将所述第一类别和第二类别发布于网络讨论页面；
通过网络讨论页面获取对所述第一类别和第二类别的投票结果；
返回所述投票结果；
根据所述投票结果，确认具有最高投票票数的答复信息；
根据所述医学问题信息与所述具有最高投票票数的答复信息，对所述数据库进行更新；
对于从数据库中检索出与所述医学问题信息相匹配的医学答案信息的情况，将所述医学问题信息和医学答案信息发布于网络讨论页面；
使得所发布的医学问题信息和医学答案信息位于同一帖子、话题或者主题内，从而形成一个组合，当访问者访问网络讨论页面时，同时向访问者展示医学问题信息及其相匹配的医学答案信息；
获取发布于所述网络讨论页面的至少一条答复信息，这一答复信息是指任一访问者针对医学问题信息及其相匹配的医学答案信息所发布的，其内容是表示对医学答案信息的评价，包括赞同、补充或异议；
返回所述答复信息，向发布医学问题信息的用户展示答复信息，使得用户同时看到医学问题信息、医学答案信息本身及其收到的评价，从而使得用户在接收到医学答案信息的基础上，更全面地获取相关知识，弥补从数据库获取现有医学答案信息的单一和不足。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数据库包括知识库、常问问答库和互联网资源库。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述医学问题信息在数据库中进行检索这一步骤，具体包括：
将所述医学问题信息分别发送到所述知识库、常问问答库和互联网资源库；
接收所述知识库、常问问答库和互联网资源库中至少之一所返回的检索结果；
对于检索结果中包含有至少一个医学答案信息的情况，确定各所述医学答案信息与所述医学问题信息之间的匹配程度，根据匹配算法返回具有最高匹配度的所述医学答案信息。
4.一种医学问题信息处理装置，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储至少一个程序，所述处理器用于加载所述至少一个程序以执行权利要求1-3任一项所述方法。
5.一种存储介质，其中存储有处理器可执行的指令，其特征在于，所述处理器可执行的指令在由处理器执行时用于执行如权利要求1-3任一项所述方法。
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Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113140272A (zh) * 2020-12-31 2021-07-20 上海明品医学数据科技有限公司 一种医学信息的学习系统和学习方法
CN112948564A (zh) * 2021-04-15 2021-06-11 苏州数海长云数据信息科技有限公司 基于人工智能技术的计算机问答的方法及系统

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101178718A (zh) * 2007-05-17 2008-05-14 腾讯科技（深圳）有限公司 一种知识共享系统及问题搜索方法、问题发布方法
CN107992513A (zh) * 2017-10-25 2018-05-04 中兴通讯股份有限公司 一种信息处理系统及其实现信息处理的方法
CN107993724A (zh) * 2017-11-09 2018-05-04 易保互联医疗信息科技（北京）有限公司 一种医学智能问答数据处理的方法及装置
CN109871438A (zh) * 2019-01-28 2019-06-11 平安科技（深圳）有限公司 问题答案推荐方法、装置、存储介质及服务器

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090292680A1 (en) * 2008-05-22 2009-11-26 Sanjay Sabnani Systems and Methods for Syndicating Content To, And Mining Content From, Internet-Based Forums

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101178718A (zh) * 2007-05-17 2008-05-14 腾讯科技（深圳）有限公司 一种知识共享系统及问题搜索方法、问题发布方法
CN107992513A (zh) * 2017-10-25 2018-05-04 中兴通讯股份有限公司 一种信息处理系统及其实现信息处理的方法
CN107993724A (zh) * 2017-11-09 2018-05-04 易保互联医疗信息科技（北京）有限公司 一种医学智能问答数据处理的方法及装置
CN109871438A (zh) * 2019-01-28 2019-06-11 平安科技（深圳）有限公司 问题答案推荐方法、装置、存储介质及服务器

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