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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114155957A(43)申请公布日2022.03.08(21)申请号202111468026.5G06N3/04(2006.01)(22)申请日2021.12.03(71)申请人沈阳东软智能医疗科技研究院有限公司地址110179辽宁省沈阳市浑南区创新路175-2号419室(72)发明人孙小婉蔡巍张霞(74)专利代理机构北京英创嘉友知识产权代理事务所(普通合伙)11447代理人贺晓蕾(51)Int.Cl.G16H50/20(2018.01)G06F16/332(2019.01)G06F16/33(2019.01)G06F16/35(2019.01)权利要求书2页说明书11页附图4页(54)发明名称文本确定方法、装置、存储介质及电子设备(57)摘要本公开涉及一种文本确定方法、装置、存储介质及电子设备,该方法通过获取目标问题文本的目标意图类别;从预设数据库中获取该目标意图类别对应的一个或多个历史问题文本;在确定该目标问题文本与每个历史问题文本语义均不相同的情况下,根据获取到的该原始文本相似度和该翻译文本相似度,从一个或多个历史问题文本对应的答复文本中确定目标答复文本。这样能够通过目标问题文本与每个所述历史问题文本的原始文本相似度和所述翻译文本相似度准确地匹配出与目标问题文本更相似的历史问题文本,从而能够准确地匹配到历史时间内已有的答复文本,进而能够有效保证目标问题文本对应目标答复文本的质量,从而有利于提升在线问诊用户的用户体验。CN114155957ACN114155957A权利要求书1/2页1.一种文本确定方法,其特征在于,所述方法包括:获取目标问题文本的目标意图类别;从预设数据库中获取所述目标意图类别对应的一个或多个历史问题文本;在确定所述目标问题文本与每个所述历史问题文本语义均不相同的情况下,针对每个所述历史问题文本,获取所述目标问题文本与该历史问题文本对应的原始文本相似度,并获取所述目标问题文本的第一翻译文本和该历史问题文本的第二翻译文本,并获取所述第一翻译文本和所述第二翻译文本的翻译文本相似度,所述第一翻译文本和所述第二翻译文本的语种均为指定语种;根据获取到的所述原始文本相似度和所述翻译文本相似度,从一个或多个历史问题文本对应的答复文本中确定目标答复文本。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据获取到的所述原始文本相似度和所述翻译文本相似度,从一个或多个历史问题文本对应的答复文本中确定目标答复文本,包括:根据所述原始文本相似度和所述翻译文本相似度,从所述一个或多个历史问题文本中确定所述目标问题文本对应的目标历史问题文本;将所述预设数据库中所述目标历史问题文本对应的答复文本,作为所述目标答复文本。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述原始文本相似度包括文本主题相似度和文本内容相似度,所述根据所述原始文本相似度和所述翻译文本相似度,从所述从一个或多个历史问题文本中确定所述目标问题文本对应的目标历史问题文本,包括:按照预设权重对所述文本主题相似度,所述文本内容相似度,以及所述翻译文本相似度进行加权求和处理,以得到所述目标问题文本与每个所述历史问题文本的多维联合相似度;将所述多维联合相似度大于或者等于预设相似度阈值的所述历史问题文本,作为所述目标历史问题文本。4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,获取所述目标问题文本与该历史问题文本对应的文本主题相似度,包括:通过预设主题识别模型获取所述目标问题文本对应的第一文本主题,以及所述历史问题文本对应的第二文本主题,所述第一文本主题和所述第二文本主题均包括一个或者多个主题;获取所述第一文本主题与所述第二文本主题的相似度,以得到所述文本主题相似度。5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述预设主题识别模型通过以下方式训练得到:获取多个第一历史问题文本样本数据,每个所述第一历史问题文本样本数据包括一个或者多个标注主题;通过所述多个第一历史问题文本样本数据对第一预设初始模型进行模型训练,以得到所述预设主题识别模型,其中,所述第一预设初始模型包括多个分类器,不同的分类器用于识别不同的主题。6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取目标问题文本的目标意图类别,2CN114155957A权利要求书2/2页包括:将所述目标问题文本输入预设的意图分类模型,以获取所述预设意图分类模型输出的所述目标意图类别。7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,确定所述目标问题文本与每个所述历史问题文本语义均不相同,包括:将所述目标问题文本与每个所述历史问题文本输入预设的语义相同判断模型中,以使所述语义相同判断模型依次输出所述目标问题文本与每个所述历史问题文本的语义相同判断结果,所述语义相同判断结果包括语义