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龙图腾网获悉上海蝶笙医疗科技有限公司申请的专利一种甲状腺疾病的多维问答的实现方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118352003B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410570891.8，技术领域涉及：G16H10/20；该发明授权一种甲状腺疾病的多维问答的实现方法是由晋艳峰;傅韵;周光文设计研发完成，并于2024-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种甲状腺疾病的多维问答的实现方法在说明书摘要公布了：本申请设计了一种甲状腺疾病的多维问答的实现方法，包括：S1、患者输入问题后，进入多维问答系统的第一层的意图识别模型判断该问题是关怀或问诊意图，如果命中关怀意图，则进入关怀问答，反之则进入问诊意图；S2、进入问诊意图，建立基于语义槽模板的多轮问答模型，进行第二层问答；S3、对语义槽模板中未归纳到的意图或图谱中查询到的知识为空时，转入FAQ检索问答，让检索机器人作为智能问诊最后一环的兜底回复；S4、通过多次固化的模板问答交互，多维问答系统进行逻辑判断，实现患者的自我疾病评估、自我疾病自诊断。通过上述设计，本申请能够实现甲状腺疾病智能问诊领域的多维度问答，进而提高智能问答覆盖率以及准确率。

本发明授权一种甲状腺疾病的多维问答的实现方法在权利要求书中公布了：1.一种甲状腺疾病的多维问答的实现方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、患者输入问题后，进入多维问答系统的第一层的意图识别模型判断该问题是关怀或问诊意图，如果命中关怀意图，则进入关怀问答，反之则进入问诊意图； 步骤S2、进入问诊意图，建立基于语义槽模板的多轮问答模型，进行第二层问答； 步骤S3、对语义槽模板中未归纳到的意图或图谱中查询到的知识为空时，转入FAQ检索问答，让检索机器人作为智能问诊最后一环的兜底回复； 步骤S4、通过多次固化的模板问答交互，多维问答系统根据医学现有规则及深度学习模型进行逻辑判断，能实现患者的自我疾病评估、自我疾病自诊断； 语义槽模板的设计方法为： 步骤S21、首先通过意图识别和槽位填充实现自然语言理解，让机器能够理解患者的问题； 步骤S22、利用意图识别模型得到问题的意图，同时利用槽位填充模型得到问题中的实体和实体类型，对患者错、漏、误输的情况通过基于同义实体库和搜索引擎的在线实体链接映射到知识库中规范实体； 通过在百度搜索引擎中搜索实体识别模型得到的实体，利用爬虫工具，实时解析Web返回的候选实体集； 分析Web页面，定义XPath规则，解析出top10的实体加入候选实体集，由于搜索引擎自身已经完成了候选实体排序，所以top10中的候选实体集和搜索实体项相关性最高；对候选实体去重依次去匹配同义实体库，若查询成功，则返回规范实体，否则将用户的查询语句和查询实体项记录到系统日志文件中，定期分析日志，进行知识补充和更新； 步骤S23、最后根据意图下的槽位类型，进行槽位值填充； 不同的意图类型添加类别号作为分类标签，并按最长字段进行切割和补齐；槽位填充模型采用TMCBERT-BiLSTM-CRF，并融入了对抗训练和分层学习率及学习率衰减策略，意图识别模型采用TMCBERT-TextCNN； 所述FAQ检索问答主要包括FAQ知识库的构建、问题召回、文本匹配排序以及FAQ检索模型优化更新； 步骤S31、召回模块，为了使相似问题召回的全面，采用了Term召回和语义向量召回相结合的二路召回方式； 语义向量召回使用了Facebook开源工具Faiss实现向量检索召回，通过线下构建向量索引，线上实时检索召回；线下使用文本向量化表示模型将语料库内容向量化，得到包含所有语料的向量矩阵，使用Faiss工具构建数据库问题向量索引实现快速检索召回；同时线上使用同一文本向量化表示模型对输入问题向量化表示；线上线下使用了12层的SimBERT模型，实现问题的文本向量化语义表示；使用Faiss中的欧氏距离和内积来计算向量之间的相似度，得到相似度最高的Topk个索引ID值； 步骤S32、通过召回检索到FAQ知识库中和患者问题相关度较高的问题集合，再使用文本匹配排序模型筛选出Topk个最相似的问题返回给患者； 步骤S33、最后通过记录分析用户的点击行为，对FAQ检索模型进行针对性地持续更新优化； 采用三通道输入实现疾病自诊断模型优化；三通道包括患者输入的症状词向量、专病甲状腺图谱中症状实体向量，专病甲状腺图谱中症状一跳节点实体向量； 症状的词向量化表示采用医学预训练模型TMCBERT；知识图谱实体向量表示采用翻译模型TransD，得到实体的低维向量表示。

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