[发明专利]基于舌诊性状的体质预测方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请涉及人工智能技术领域，揭示了一种基于舌诊性状的体质预测方法、装置、设备及存储介质，其中方法包括：获取包含不同参考舌诊性状与体质状态的资料库，对资料库中的参考舌诊性状与体质状态进行归一化处理，得到不同体质状态与参考舌诊性状之间的映射信息；计算不同的体质状态与参考舌诊性状之间的相关性权重；获取目标舌诊信息，并从目标舌诊信息中提取对应的目标舌诊性状；基于相关性权重，选取与目标舌诊性状匹配的体质状态作为备选体质项，并基于目标舌诊性状与备选体质项之间的匹配关系生成每一个备选体质项的匹配参数；根据备选体质项和匹配参数得到目标舌诊信息对应的体质预测结果，从而提高了体质辨识结果的准确性。

技术领域

本申请涉及到人工智能技术领域，特别是涉及到一种基于舌诊性状的体质预测方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

目前，基于中医舌诊性状的体质辨识方法，通常是基于机器学习、深度神经网络等方法，这些方法能够将现有案例文本编码映射到对应向量空间，并学习案例的多维度特征信息，从而在一定程度上挖掘特征之间的潜在关系。

然而，现有的体质辨识方法主要是，对现有案例的特征学习来进行体质辨识，非常依赖于案例的数据分布和医生的诊断倾向，在真实体质辨识案例中，不同医生的判别过程和结果往往会有一定的差异；此外，相同的性状会存在不同的体质辨识规则里，以其中一个性状特征并不能完全确定体质的类别，同时不同的体质辨识规则里性状多少不一，使得现有的体质辨识模型难以客观地评价用户的体质现状，出现体质辨识结果的准确性较低的问题。

发明内容

本申请的主要目的为提供一种基于舌诊性状的体质预测方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术中难以客观地评价用户的体质现状，体质辨识结果的准确性较低技术问题。

为了实现上述发明目的，本申请提出一种基于舌诊性状的体质预测方法，所述方法包括：

获取包含不同参考舌诊性状与体质状态的资料库，对所述资料库中的参考舌诊性状与体质状态进行归一化处理，得到不同体质状态与参考舌诊性状之间的映射信息；

计算不同的所述体质状态与所述参考舌诊性状之间的相关性权重；

获取目标舌诊信息，并从所述目标舌诊信息中提取对应的目标舌诊性状；

基于所述相关性权重，选取与所述目标舌诊性状匹配的体质状态作为备选体质项，并基于所述目标舌诊性状与所述备选体质项之间的匹配关系生成每一个所述备选体质项的匹配参数；

根据所述备选体质项和所述匹配参数得到所述目标舌诊信息对应的体质预测结果。

进一步的，所述基于所述相关性权重，选取与所述目标舌诊性状匹配的体质状态作为备选体质项，并基于所述目标舌诊性状与所述备选体质项之间的匹配关系生成每一个所述备选体质项的匹配参数，包括：

识别所述目标舌诊性状对应的参考舌诊性状，并根据所述参考舌诊性状对应的相关性权重，识别与所述目标舌诊性状匹配的所述体质状态，并将匹配的所述体质状态作为所述备选体质项；

获取所述目标舌诊性状与所述备选体质项之间的匹配数量；

识别所述目标舌诊性状的总性状数量，根据所述匹配数量与所述总性状数量的比值得到所述备选体质项对应的匹配参数。

进一步的，所述根据所述备选体质项和所述匹配参数得到所述目标舌诊信息对应的体质预测结果，包括：

获取预设的神经网络模型，识别每一个所述备选体质项在所述神经网络模型中的槽位数量；

根据所述备选体质项的匹配参数和槽位数量进行归一化计算，得到所述体质预测结果。

进一步的，所述根据所述备选体质项的匹配参数和槽位数量进行归一化计算，得到所述体质预测结果，包括：