[发明专利]一种药材的辅助开方方法、装置、存储介质及终端

权利要求书

1.一种药材的辅助开方方法，其特征在于，所述方法包括：

接收用户输入的症状描述文本信息；

将所述症状描述文本信息输入预先训练的辅助开方模型中，生成药材集合；

基于所述药材集合生成推荐药材集合，所述药材集合中药材数量大于或等于所述推荐药材集合中药材数量；

将所述推荐药材集合在显示界面进行展示。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述药材集合生成推荐药材集合，包括：

获取所述药材集合中各药材的优先级；

根据所述优先级的高低顺序生成推荐药材集合。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取所述药材集合中各药材的优先级，包括：

获取所述药材集合中各药材的概率值；

根据所述各药材的概率值确定所述各药材的优先级。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述接收针对用户输入的症状描述文本信息之前，还包括：

构建训练数据集，所述训练数据集包括第一训练数据和第二训练数据；

将所述第一训练数据和第二训练数据进行预处理后生成预处理后的训练数据集；

采用深度神经网络算法创建辅助开方模型；

利用所述预处理后的训练数据集对所述辅助开方模型进行训练，生成训练后的辅助开方模型；其中，

对所述辅助开方模型进行训练时采用随机权值平均、权值剪枝和梯度裁剪技术优化所述辅助开方模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述第一训练数据和第二训练数据进行预处理后生成预处理后的训练数据集，包括：

获取所述第一训练数据中的字符；

将所述第一训练数据中的字符输入预先训练的字向量模型中生成字向量；

获取所述第二训练数据中的历史医案数据；

获取所述历史医案数据中的药材名称以及症状描述信息；

将所述药材名称按照预设规则进行转换生成标准药材名称；

将所述标准药材名称和所述症状描述信息配对后生成配对数据；

将所述字向量和所述配对数据作为预处理后的训练数据集。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述获取所述第一训练数据中的字符之前，还包括：

创建字向量模型；

采用gensim工具包中CBOW模型对所述字向量模型训练后生成训练后的字向量模型。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述辅助开方模型通过文本分类得到和所述症状描述文本信息相关的药材。

8.一种药材的辅助开方装置，其特征在于，所述装置包括：

信息接收模块，用于接收用户输入的症状描述文本信息；

第一集合生成模块，用于将所述症状描述文本信息输入预先训练的辅助开方模型中，生成药材集合；

第二集合生成模块，用于基于所述药材集合生成推荐药材集合，所述药材集合中药材数量大于或等于所述推荐药材集合中药材数量；

药材展示模块，用于将所述推荐药材集合在显示界面进行展示。

9.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行如权利要求1～7任意一项的方法步骤。

10.一种终端，其特征在于，包括：处理器和存储器；其中，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序适于由所述处理器加载并执行如权利要求1～7任意一项的方法步骤。