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申请/专利权人：平安科技(深圳)有限公司

摘要：本发明涉及人工智能技术领域，提供一种基于人工智能的症状标准化方法、装置、电子设备及介质，通过使用预设的医学词库对口语化症状进行处理，得到处理后的症状，并获取所述处理后的症状对应的多个候选症状；采用预先训练的第一模型计算所述处理后的症状与每个所述候选症状的第一相似度并采用预先训练的第二模型计算所述处理后的症状与每个所述候选症状的第二相似度；接着根据所述第一相似度和所述第二相似度从所述多个候选症状中筛选出目标症状；最后对所述目标症状进行标准化处理得到标准症状。本发明应用于医疗领域，实现了医疗文本的标准化。

主权项：1.一种基于人工智能的症状标准化方法，其特征在于，所述方法包括：使用预设的医学词库对口语化症状进行处理，得到处理后的症状；获取所述处理后的症状对应的多个候选症状；采用预先训练的第一模型计算所述处理后的症状与每个所述候选症状的第一相似度，包括：采用所述第一模型提取所述处理后的症状的第一词频信息；采用所述第一模型提取每个所述候选症状的第二词频信息；计算所述第一词频信息与所述第二词频信息之间的编辑距离；将所述编辑距离确定为所述处理后的症状与对应的所述候选症状的第一相似度，所述编辑距离是描述由一个字符转化成另一个字符串最少的操作次数，操作包括插入、删除、替换，所述编辑距离越小，表示所述第一相似度越大；采用预先训练的第二模型计算所述处理后的症状与每个所述候选症状的第二相似度；根据所述第一相似度和所述第二相似度从所述多个候选症状中筛选出目标症状，包括：根据所述第一相似度和对应的所述第二相似度计算得到综合相似度；将多个所述综合相似度中的最大综合相似度确定为目标综合相似度；确定所述目标综合相似度对应的候选症状为目标症状；所述根据所述第一相似度和对应的所述第二相似度计算得到综合相似度，包括：将所述第一相似度按照从大到小进行排序，并获取排序在前K1个的第一相似度作为第一目标相似度，将所述第二相似度按照从大到小进行排序，并获取排序在前K2个的第二相似度作为第二目标相似度，计算每个第一目标相似度与每个第二目标相似度的和，得到所述综合相似度，其中，所述K1和所述K2均为大于零且小于候选症状的总量的整数；对所述目标症状进行标准化处理得到标准症状，包括：采用否定词库识别所述目标症状中的否定词；计算所述否定词的数量；根据所述数量对所述目标症状进行取反处理；对进行取反处理后的目标症状中的数值进行分类处理，得到数值类别；根据所述数值类别对应的标签及进行取反处理后的目标症状得到标准症状。

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