[发明专利]体质辨识方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种体质辨识方法，其特征在于，所述方法包括：

获取原始问诊文本；

对原始问诊文本进行特征提取，得到症状实体特征；

通过预设的字典树对所述症状实体特征进行标准化处理，得到标准症状数据；

通过预设的中医知识图谱对所述标准症状数据进行识别处理，得到目标疾病类别和目标证候类别；

对所述目标疾病类别、所述目标证候类别以及预设的体质类别进行列联分析处理，得到第一体质辨识数据；

对所述目标疾病类别、所述目标证候类别以及预设的体质类别进行关联分析处理，得到第二体质辨识数据；

对所述第一体质辨识数据和所述第二体质辨识数据进行融合处理，得到目标体质数据；所述目标体质数据用于辨识人体体质。

2.根据权利要求1所述的体质辨识方法，其特征在于，所述对原始问诊文本进行特征提取，得到症状实体特征，包括：

识别所述原始问诊文本中的原始症状特征；

通过预先训练的序列分类器对所述原始症状特征进行特征分类处理，得到标注症状特征；

对所述标注症状特征进行卷积处理，得到症状实体特征。

3.根据权利要求1所述的体质辨识方法，其特征在于，所述通过预设的字典树对所述症状实体特征进行标准化处理，得到标准症状数据，包括：

利用所述字典树遍历所述症状实体特征；

通过所述字典树对所述症状实体特征进行扩充处理，得到目标症状特征；

根据预设的词性类别和字体类别改写所述目标症状特征，得到候选症状特征；

根据预设的筛选条件对所述候选症状特征进行筛选处理，得到所述标准症状数据。

4.根据权利要求1所述的体质辨识方法，其特征在于，所述通过预设的中医知识图谱对所述标准症状数据进行识别处理，得到目标疾病类别和目标证候类别，包括：

根据获取到的参考八纲辨证数据和所述中医知识图谱，将标准症状数据映射到预设的第一向量空间，得到疾病特征向量和证候特征向量；

通过预设函数分别对所述疾病特征向量和所述证候特征向量进行置信度计算，得到对应所述疾病特征向量的疾病类别置信度和对应所述证候特征向量的证候类别置信度；

根据所述疾病类别置信度确定所述目标疾病类别，并根据所述证候类别置信度确定所述目标证候类别。

5.根据权利要求1所述的体质辨识方法，其特征在于，所述对所述目标疾病类别、所述目标证候类别以及预设的体质类别进行列联分析处理，得到第一体质辨识数据，包括：

对所述目标疾病类别、所述目标证候类别以及预设的体质类别进行列联分析处理，生成列联分析表；

根据预设的交并集算法和所述列联分析表，计算每一体质类别对应的第一置信度；

根据所述第一置信度与预设的第一阈值的大小关系，得到所述第一体质辨识数据。

6.根据权利要求1所述的体质辨识方法，其特征在于，所述对所述目标疾病类别、所述目标证候类别以及预设的体质类别进行关联分析处理，得到第二体质辨识数据，包括：

通过预设的体质关联模型将所述目标疾病类别映射到预设的第二向量空间，得到目标疾病类别序列，并通过所述体质关联模型将所述目标证候类别映射到所述第二向量空间，得到目标证型类别序列；

通过灰色关联法和预设的体质类别对所述目标疾病类别序列和所述目标证型类别序列进行关联分析，得到每一体质类别对应的第二置信度；

根据所述第二置信度与预设的第二阈值的大小关系，得到所述第二体质辨识数据。

7.根据权利要求1至6任一项所述的体质辨识方法，其特征在于，所述对所述第一体质辨识数据和所述第二体质辨识数据进行融合处理，得到目标体质数据，包括：

根据预设的权重比例，对所述第一体质辨识数据和所述第二体质辨识数据进行融合处理，得到综合体质辨识数据；

根据所述综合体质辨识数据，得到体质置信度序列；

根据预设的筛选条件对所述体质置信度序列进行筛选处理，得到目标体质数据。