[发明专利]基于人工智能的问诊对话数据处理方法及装置

说明书

本申请涉及人工智能，提供一种基于人工智能的问诊对话数据处理方法及装置，方法包括：获取与目标用户标识对应的目标问诊对话数据；从目标问诊对话数据中提取病症描述信息；将目标问诊对话数据和病症描述信息共同输入处理模型，通过处理模型输出多个候选症状描述文本；从多个候选症状描述文本，选取与目标问诊对话数据在逻辑关系上相互匹配的候选症状描述文本，得到目标症状描述文本；生成与目标症状描述文本相匹配的问诊应答数据并输出。采用本方法能够降低问诊对话的成本。此外，本申请还涉及区块链技术，用户的目标问诊会话数据可存储于区块链中。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，特别是涉及一种基于人工智能的问诊对话数据处理方法及装置。

背景技术

随着计算机技术的发展，对话系统的应用越来越广泛。通过对话系统中的对话语句，可以识别出对话状态，后续能够为用户提供相应的服务。具体在医疗领域中对话系统的应用也越来越普遍。比如用户可以通过在线问诊应用或者网站基于对话系统进行问诊。

然而，目前医疗领域的问诊对话系统的部署实施需要耗费较大的人力成本，而且需要配备较为有经验的工作人员进行维护整理，导致问诊对话系统的成本居高不下。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够降低问诊对话系统成本的基于人工智能的问诊对话数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种基于人工智能的问诊对话数据处理方法，所述方法包括：

获取与目标用户标识对应的目标问诊对话数据；

从所述目标问诊对话数据中提取病症描述信息；

将所述目标问诊对话数据和所述病症描述信息共同输入处理模型，通过所述处理模型输出多个候选症状描述文本；所述处理模型基于历史问诊对话数据通过强化学习训练得到，且所述强化学习训练中的奖励包括局部对话症状匹配奖励和全局对话症状匹配奖励；

从所述多个候选症状描述文本，选取与所述目标问诊对话数据在逻辑关系上相互匹配的候选症状描述文本，得到目标症状描述文本；

生成与所述目标症状描述文本相匹配的问诊应答数据并输出。

在一个实施例中，所述处理模型的训练步骤包括：

获取初始化的处理模型以及历史问诊对话数据所对应的对话样本序列；所述对话样本序列包括按照问诊对话顺序交替出现的主诉内容样本和应答内容样本；每个诉述主诉内容样本各自存在一个对应的应答内容样本；

按照所述问诊对话顺序，将所述对话样本序列中的每个主诉内容样本作为当前处理样本，将所述当前处理样本和从所述当前处理样本中提取的病症描述信息样本共同输入所述处理模型，通过所述处理模型输出所述当前处理样本对应的多个预测症状描述文本；

根据所述多个预测症状描述文本、所述当前处理样本对应的当前应答样本以及所述当前处理样本所在对话样本序列所包括的、且位于所述当前应答样本之后的应答内容样本，确定所述多个预测症状描述文本的局部对话症状匹配奖励和全局对话症状匹配奖励；

基于所述局部对话症状匹配奖励和所述全局对话症状匹配奖励，对所述处理模型进行强化学习训练，以更新所述处理模型的模型参数。

在一个实施例中，所述强化学习训练中的奖励还包括症状先验奖励；所述方法还包括：

根据所述多个预测症状描述文本、及所述当前处理样本所在对话样本序列相应的诊断症状描述文本，确定所述多个预测症状描述文本的症状先验奖励；

所述基于所述局部对话症状匹配奖励和全局对话症状匹配奖励，对所述处理模型进行强化学习训练，以更新所述处理模型的模型参数，包括：