申请/专利权人：北京妙医佳健康科技集团有限公司

申请日：2020-05-26

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN111611350B

主分类号：G06F16/33

分类号：G06F16/33;G06F16/332;G06F16/36;G06F40/295

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.09#授权;2020.09.25#实质审查的生效;2020.09.01#公开

摘要：本发明提供了一种基于健康知识的应答方法、装置及电子设备，涉及健康管理领域，包括获取用户输入信息；所述用户输入信息包括健康问题相关的语音信息或文本信息；对所述用户输入信息进行意图识别，确定用户意图信息；基于预先建立的知识图谱，确定针对所述用户意图信息的应答信息。本发明提升了针对健康问题应答的准确性，提升了用户体验。

主权项：1.一种基于健康知识的应答方法，其特征在于，所述方法包括：获取用户输入信息；所述用户输入信息包括健康问题相关的语音信息或文本信息；对所述用户输入信息进行意图识别，确定用户意图信息；基于预先建立的知识图谱，确定针对所述用户意图信息的应答信息；对所述用户输入信息进行意图识别，确定用户意图信息的步骤，包括：通过预先训练好的意图识别模型对所述用户输入信息进行识别，得到识别结果；基于可迭代的空洞卷积神经网络模型IteratedDilatedConvolutionsNeuralNetwork，ID-CNN和条件随机场conditionalrandomfield，CRF对所述识别结果进行实体识别及关系抽取，得到实体信息及关系信息；针对所述实体信息进行词槽填充；所述词槽填充为对抽取到的所述实体信息进行标注；通过追踪器对经过词槽填充的实体信息及所述关系信息进行对话状态追踪，确定当前对话状态；通过预先训练好的策略模型及所述当前对话状态对所述识别结果进行策略判断，确定所述用户意图信息；所述策略模型为注意力策略模型，具体训练时，将用户输入的实体信息和意图信息，和对话上下文包括的实体信息和意图信息以及词槽组成一个输入向量用于应答模型训练前的pre-transformer嵌入层，将向量传递至应答模型，经过训练后应答模型输出后连接一个密集层，对上下文进行对话嵌入，在嵌入后再连接一个密集层，对后续的应答进行应答嵌入，最后计算对话嵌入和应答嵌入之间的相似度，至此训练结束，得到训练好的策略模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京妙医佳健康科技集团有限公司 基于健康知识的应答方法、装置及电子设备

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