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申请/专利权人：温州医科大学
摘要：本发明公开了一种基于文本挖掘技术的医院挂号科室智能推荐方法、设备及存储介质。本发明将文本挖掘技术应用于患者医院挂号科室智能推荐，提出了构建科室与临床表现样本集，以及科室的临床表现高频词词典，建立了基于BERT改进模型的科室分类模型，并提出临床症状高频词推荐办法。本发明解决了患者不善于表述临床症状的困难，能提高患者挂号科室的准确率，应用方便，避免了患者和医院双方在时间、精力、资源等方面的浪费，同时提高患者对医院服务的好感度。
主权项：1.基于文本挖掘技术的医院挂号科室智能推荐方法，其特征在于该方法包括以下步骤：步骤1：构建临床表现与科室对应样本依据疾病诊断学文本，构建临床表现与疾病、科室映射的样本集；步骤2：构建科室的临床表现高频词词典对临床表现文本进行分词，统计词频；构建科室的临床表现高频词词典；步骤3：训练基于BERT的改进的分类模型采用基于BERT模型的单文本主题分类微调模型，在学习步骤1生成的样本集时，对BERT模型进行改进，获得临床表现与科室的高性能分类模型；步骤4：应用分类模型基于步骤3获得的高性能分类模型，输入患者通过语音或文字输入的临床表现文本，获得模型的科室分类结果和置信度；步骤5：分析分类结果若步骤4输出的科室分类结果的置信度低于阈值，在步骤2建立的科室临床表现词典中，把分类结果所对应科室的词典按词频从高到低推荐给患者，待患者选择后，进入步骤6；否则进入步骤7；步骤6：重新应用分类模型把患者选择的临床表现高频词，拼接到患者前述的临床表现文本中，重新基于步骤3获得的高性能分类模型进行分类，获得科室分类结果和置信度；然后返回步骤5；步骤7：输出科室分类结果把科室结果推荐给患者。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 温州医科大学 基于文本挖掘技术的医院挂号科室智能推荐方法、设备及存储介质
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