[发明专利]一种禽畜疾病问诊方法及系统在审

专利信息
申请号: 202110626186.1 申请日: 2021-06-04
公开(公告)号: CN113409935A 公开(公告)日: 2021-09-17
发明(设计)人: 王家逸;何学智;刘小扬;叶欣杰 申请(专利权)人: 新大陆数字技术股份有限公司
主分类号: G16H40/67 分类号: G16H40/67;G06F16/332;G06F16/33;G06F16/35;G06F40/30;G06K9/62;G06F16/22;G06F16/28
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 350015 福*** 国省代码: 福建;35
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摘要:
搜索关键词: 种禽 疾病 问诊 方法 系统
【权利要求书】:

1.一种禽畜疾病问诊方法,其特征在于,包括以下步骤:

S1:用户通过对话框输入对话内容;

S2:后台接收用户对话内容,基于自然语言理解技术对用户对话内容进行分析,若用户对话内容中信息不全,则通过对话框向用户提出信息补充,直至用户意图以及症状描述信息齐全;

通过对话框向用户提出症状补充的方法具体为:通过调用疾病知识库对所述用户的症状描述进行症状扩充,生成症状列表,向用户确认症状列表中的症状是否存在,直至根据症状列表中的症状可以会诊出该禽畜可能罹患的疾病;

所述疾病知识库的构建方法为:

利用爬虫技术从禽畜专业网站上获取疾病数据,提取疾病数据中的症状以及症状实例,构建成疾病知识库,所述疾病知识库包括:疾病-症状关系表、疾病-症状类型关系表以及症状-症状类型关系表;

S3:通过对话框向用户返回该禽畜可能罹患的疾病。

2.如权利要求1所述的一种禽畜疾病问诊方法,其特征在于,所述步骤S2中通过疾病知识库对所述用户描述的症状信息进行症状扩充的方式包括以下步骤:

对所述用户描述的症状进行同义词泛化,通过疾病知识库中的疾病-症状关系表匹配出经过同义词泛化后的症状可能对应的疾病;

通过疾病知识库中的疾病-症状类型关系表匹配出所述可能对应的疾病对应的症状类型;通过疾病知识库中的症状-症状类型关系表匹配出所述症状类型下的所有症状,生成症状列表。

3.如权利要求2所述的一种禽畜疾病问诊方法,其特征在于,所述步骤S2中通过对话框向用户分别确认症状列表中的每种症状是否存在,采用的对话策略包括以下步骤:

基于疾病知识库,对症状列表中的所有症状进行疾病匹配,生成候选疾病-症状二维表,具体为,当症状列表中的任意一种或几种症状属于某种疾病所产生的症状,则认为匹配上了该疾病,将匹配出的疾病与其对应的所有症状依次列出,生成候选疾病-症状二维表;

对候选疾病-症状二维表中的症状维度的每种症状数量进行统计,将统计出处于中位数的症状作为询问问题向用户确认该症状是否存在;

接收用户的回复,确认症状是否存在后,更新候选疾病-症状二维表,重复上一步骤,确定向用户提出的询问问题,直至候选疾病-症状二维列表中所有的候选疾病的症状均得到确认。

4.如权利要求3所述的一种禽畜疾病问诊方法,其特征在于,所述步骤S2中基于自然语言理解技术对用户对话内容进行分析的方法具体为:

后台基于自然语言理解技术分析用户对话内容中的用户意图、内容实体以及实体类型;

将相同实体类型下的实体进行统一,具体为,根据相同实体类型下的两两实体间的文本编辑距离相似度和词嵌入相似度计算其加权平均值,当加权平均值超过阈值则认为该两个实体相同。

5.如权利要求4所述的一种禽畜疾病问诊方法,其特征在于,将疾病问诊信息作为疾病知识库的疾病数据,利用其进行学习后对疾病知识库进行扩充。

6.如权利要求5所述的一种禽畜疾病问诊方法,其特征在于,所述步骤S2后台接收用户对话内容后,还包括:记录并保存当前后台调用算法库情况、执行的动作情况以及记录当前的对话轮数。

7.如权利要求6所述的一种禽畜疾病问诊方法,其特征在于,所述疾病知识库的构建方法还包括以下步骤:

提取疾病数据中的症状以及症状实例,对所述症状实例进行分类归纳,对所述症状进行归一化处理,生成csv表格作为疾病知识库。

8.如权利要求7所述的一种禽畜疾病问诊方法,其特征在于,所述用户通过互联网对话框输入对话内容,所述对话的输入形式为文字输入或者语音输入。

9.如权利要求1至8任一项所述的一种禽畜疾病问诊方法,其特征在于,所述禽畜为猪,所述禽畜专业网站为猪专业的知识网站。

10.一种禽畜疾病问诊机器人系统,其特征在于,包括:

调度管理单元,用于接收用户的对话内容,将对话内容输入到语义理解单元进行语义分析,接收语义理解单元返回的症状描述;调用疾病知识库单元,对用户描述的症状信息进行症状扩充,生成症状列表,若根据症状描述以及症状列表可以会诊出该禽畜可能罹患的疾病,则将疾病诊断结果返回给用户,若不能,则将症状描述以及症状列表输出给对话管理单元生成对症状列表中的症状确认的对话内容;接收到对话管理单元输出的关于症状确认的对话内容后,将对话内容返回给用户,等待用户的回复;

语义理解单元,基于自然语言理解技术分析用户对话内容中的用户意图、内容实体以及实体类型,并从中提取出用户描述的症状信息;

疾病知识库单元,用于存储利用爬虫技术从禽畜专业网站上获取疾病数据并提取疾病数据中的症状以及症状实例而构建成的信息集,包括:疾病-症状关系表、疾病-症状类型关系表以及症状-症状类型关系表;

对话管理单元,接收到症状描述以及症状列表后,根据预设的对话策略,生成向用户确认症状列表中的症状是否存在的对话内容并输出。

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