[发明专利]文本处理方法、装置、电子设备和存储介质

说明书

本申请公开了一种文本处理方法、装置、设备和存储介质，涉及AI医疗、自然语言处理NLP及深度学习领域。具体实现方案为：获取待处理的病历文本；对病历文本进行实体识别，获得病历文本中的关键词；对关键词进行分类，获得关键词的类别标签；根据关键词和类别标签对病历文本进行切分，获得病历文本的结构化文本内容。本申请无需通过传统的正则表达式的方式，在病历文本中识别关键词，降低了统计关键词写法的人工工作量，提高了通用性。

技术领域

本申请涉及AI医疗领域、自然语言处理NLP及深度学习领域，尤其涉及一种文本处理方法、装置、设备和存储介质。

背景技术

病历是病人在医院诊断治疗全过程的记录，包含有病程记录、检查结果、医嘱、手术记录等重要信息，可以在临床医护、决策支持、科学研究、管理支持、公共卫生等方面提供参考与帮助，故需要对病历中的文本数据进行存储。为了医疗人员可以在后期应用中更加便利的使用病历文本数据，需要对无结构的病历文本数据进行结构化处理，再进行存储。

发明内容

本申请提供了一种文本处理方法、装置、设备和存储介质。

根据本申请的第一方面，提供了一种文本处理方法，包括：

获取待处理的病历文本；

对所述病历文本进行实体识别，获得所述病历文本中的关键词；

对所述关键词进行分类，获得所述关键词的类别标签；

根据所述关键词和所述类别标签对所述病历文本进行切分，获得所述病历文本的结构化文本内容。

根据本申请的第二方面，提供了一种文本处理装置，包括：

获取模块，用于获取待处理的病历文本；

实体识别模块，用于对所述病历文本进行实体识别，获得所述病历文本中的关键词；

分类模块，用于对所述关键词进行分类，获得所述关键词的类别标签；

切分模块，用于根据所述关键词和所述类别标签对所述病历文本进行切分，获得所述病历文本的结构化文本内容。

根据本申请的第三方面，提供了一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行前述第一方面所述的文本处理方法。

根据本申请的第四方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行前述第一方面所述的文本处理方法。

根据本申请的第五方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据前述第一方面所述的文本处理方法。

根据本申请的技术方案，无需通过传统的正则表达式的方式，在病历文本中识别关键词，降低了统计关键词写法的人工工作量，提高了通用性。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本申请的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本申请的范围。本申请的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本申请的限定。其中：

图1是根据本申请实施例提供的一种文本处理方法的流程示意图；

图2是根据本申请实施例提供的对病历文本进行实体识别，获得病历文本中的关键词的流程示意图；