申请/专利权人：四川互慧软件有限公司

申请日：2023-12-29

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN117520475B

主分类号：G06F16/31

分类号：G06F16/31;G06F16/35;G06F40/216;G06F40/279

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.19#授权;2024.02.27#实质审查的生效;2024.02.06#公开

摘要：本发明提供了一种护理知识库的构建方法，涉及护理知识库技术领域，目的是实现高效地抓取和整理护理关键知识并进行整理分类形成护理知识库，包括：构建多种护理类型模块；采集护理知识材料，并进行数据清洗；将护理知识材料划分为多个子文本模块；护理类型分类器的输出端输出子文本模块所属的护理类型；将子文本模块放入对应的所述护理类型；为子文本模块设置文本关键词，为每个护理类型设置类型关键词；计算每个所述文本关键词的权重级别；建立类型关键词‑文本关键词映射关系表作为索引目录，并标注权重级别。本发明具有便于高效率自动建立和更新护理知识库的优点。

主权项：1.一种护理知识库的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：构建多种护理类型模块，每个护理类型模块对应一种护理类型；采集护理知识材料，并进行数据清洗；将所述护理知识材料划分为多个子文本模块；分别将所述子文本模块分别输入预先训练的护理类型分类器的输入端，所述护理类型分类器的输出端输出所述子文本模块所属的护理类型，护理类型分类器以护理类型为标签；将所述子文本模块放入对应的所述护理类型模块；为所述子文本模块设置文本关键词，为每个护理类型设置类型关键词；获取每个所述文本关键词在对应所述护理类型模块中的出现次数，并计算每个所述文本关键词的权重级别；根据所述子文本模块和所述护理类型模块的归属关系建立类型关键词-文本关键词映射关系表作为索引目录，并标注每个所述文本关键词的所述权重级别；所述护理类型分类器包括主特征提取模型、深层特征提取模型、浅层特征提取模型、特征融合模块和分类模块；所述主特征提取模型的输入端为所述护理类型分类器的输入端；所述主特征提取模型的m个深层输出端连接到所述深层特征提取模型的输入端；所述主特征提取模型的n个浅层输出端连接到所述浅层特征提取模型的输入端；所述深层特征提取模型的输出端和所述浅层特征提取模型的输出端分别连接到所述特征融合模块的输入端，所述特征融合模块的输出端连接所述分类模块的输入端，所述分类模块的输出端为所述护理类型分类器的输出端。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 四川互慧软件有限公司 一种护理知识库的构建方法

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