[发明专利]生理标签预测方法、模型训练方法、装置、设备及介质

说明书

本申请公开了一种生理标签预测方法、模型训练方法、装置、设备及介质，属于人工智能技术领域。该方法包括：获取输入的第一生理症状；确定与第一生理症状关联的第二生理症状；对第一生理症状和第二生理症状进行预测处理，得到目标生理标签以及预测概率；在预测概率大于目标阈值的情况下，输出目标生理标签；在预测概率未大于目标阈值的情况下，根据目标生理标签确定症状补充引导语句。本申请在输入的目标对象的第一生理症状不足的情况下，拓展了进行生理标签预测时的预测依据，利用目标生理标签有针对性的引导用户输入生理症状；在保证生理标签预测准确度的情况下，提升了生理标签预测的人机互动效率。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，特别涉及一种生理标签预测方法、模型训练方法、装置、设备及介质。

背景技术

随着计算机技术的发展，生理标签预测的应用场景不断扩大，需要根据生理症状准确预测对应的生理标签。

在相关技术中，若用户输入目标对象的主诉生理症状有限，需要通过填写与主诉生理症状对应的问卷模板补充目标对象的多个生理症状。进一步的，利用神经网络模型对用户输入的主诉生理症状和多个生理症状进行预测，得到对应的生理标签。上述预测过程通过大量样本数据对神经网络模型进行训练，可以提高生理标签的预测准确程度。

然而，通过问卷模板获取多个生理症状需要用户逐次填写问卷中的全部问题，如何提高获取多个生理症状的效率，是亟待解决的问题。

发明内容

本申请提供了一种生理标签预测方法、模型训练方法、装置、设备及介质，所述技术方案如下：

根据本申请的一方面，提供了一种生理标签预测方法，所述方法包括：

获取输入的第一生理症状，所述第一生理症状用于描述目标对象的生理异常状态；

确定与所述第一生理症状关联的第二生理症状，所述第二生理症状包括与所述第一生理症状具有关联关系的至少一个生理症状；

对所述第一生理症状和所述第二生理症状进行预测处理，得到目标生理标签以及所述目标生理标签的预测概率，所述目标生理标签用于描述所述目标对象的生理异常类型；

在所述目标生理标签的预测概率大于目标阈值的情况下，输出所述目标生理标签；

在所述目标生理标签的预测概率未大于所述目标阈值的情况下，根据所述目标生理标签确定症状补充引导语句，所述症状补充引导语句用于引导对所述第一生理症状进行补充。

在本申请的一个可选设计中，所述确定与所述第一生理症状关联的第二生理症状，所述方法包括：基于症状关联信息确定与所述第一生理症状关联的第二生理症状；

其中，所述症状关联信息用于指示不同生理症状之间的相关程度。

在本申请的一个可选设计中，所述症状关联信息包括不同生理症状之间的关联关系；

所述基于症状关联信息确定与所述第一生理症状关联的第二生理症状，包括：

基于不同生理症状之间的关联关系，确定与所述第一生理症状关联的第二生理症状。

在本申请的一个可选设计中，所述根据所述目标生理标签确定症状补充引导语句，包括：根据与所述目标生理标签对应的第三生理症状，生成所述症状补充引导语句。

在本申请的一个可选设计中，所述症状补充引导语句包括引导问句和引导答案选项，所述引导答案选项用于提供第一生理症状的补充内容，所述引导问句用于提示对所述引导答案选项进行选择，所述引导问句是预定义的；

所述根据与所述目标生理标签对应的第三生理症状，生成所述症状补充引导语句，包括：根据所述第三生理症状确定所述引导答案选项。