[发明专利]一种基于融合深度学习的诊疗科室分类方法有效
| 申请号： | 201910329687.6 | 申请日： | 2019-04-23 |
| 公开（公告）号： | CN110085308B | 公开（公告）日： | 2022-02-25 |
| 发明（设计）人： | 孟海忠;毛葛永;吴边;尹伟东;任宇翔;柴鹏飞;陈雪魁;杨昭祥;王蔚 | 申请（专利权）人： | 挂号网（杭州）科技有限公司 |
| 主分类号： | G16H40/20 | 分类号： | G16H40/20;G06F40/242;G06F40/289;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人： | 蔡舒野 |
| 地址： | 311200 浙江省杭*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于融合深度学习的诊疗科室分类方法，包含以下步骤：(1)预处理患者咨询数据；(2)使用基于词的科室分诊模型，将患者咨询内容使用结巴分词转化为词向量，将科室进行向量化，训练模型；(3)使用基于拼音的科室分诊模型，将患者咨询内容分成单个字先转化为拼音再转化为向量，将科室进行向量化，训练模型；(4)使用基于字符的科室分诊模型，将患者咨询内容分成单个字转化为向量，将科室进行向量化，训练模型；(5)融合基于词的科室分诊模型、基于拼音的科室分诊模型、基于字符的科室分诊模型，作为最终的科室分诊模型；(6)将患者咨询数据输入到最终的科室分诊模型中，进而得到推荐的诊疗科室名称。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 融合 深度 学习 诊疗 科室 分类 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于融合深度学习的诊疗科室分类方法，其特征在于，包含以下步骤：(1)预处理患者咨询数据；(2)使用基于词的科室分诊模型，将患者咨询内容使用结巴分词转化为词向量，将科室进行向量化，训练模型；(3)使用基于拼音的科室分诊模型，将患者咨询内容分成单个字先转化为拼音再转化为向量，将科室进行向量化，训练模型；(4)使用基于字符的科室分诊模型，将患者咨询内容分成单个字转化为向量，将科室进行向量化，训练模型；(5)融合基于词的科室分诊模型、基于拼音的科室分诊模型、基于字符的科室分诊模型，作为最终的科室分诊模型。(6)将患者咨询数据输入到最终的科室分诊模型中，进而得到推荐的诊疗科室名称。
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