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龙图腾网获悉海南榕树家信息科技有限公司申请的专利基于部首建模文本匹配的医疗智能问答方法及装置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：CN117093680B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202310819782.0，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权基于部首建模文本匹配的医疗智能问答方法及装置是由冯军;郝文晖;刘毅设计研发完成，并于2023-07-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于部首建模文本匹配的医疗智能问答方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了基于部首建模文本匹配的医疗智能问答方法及装置、存储介质、电子设备，本发明要解决的技术问题为如何使用自然语言处理技术帮助医生回复患者的问题，减少医生的工作量，采用的技术方案为：①一种基于部首建模文本匹配的医疗智能问答方法，该方法包括如下步骤：S1、构建文本匹配医疗问答知识库；S2、构建文本匹配医疗问答模型训练数据集；S3、构建文本匹配医疗问答模型；S4、训练文本匹配医疗问答模型。②一种基于部首建模文本匹配的医疗智能问答装置，该装置包括：文本匹配医疗问答知识库构建单元、文本匹配医疗问答模型训练数据集生成单元、文本匹配医疗问答模型构建单元以及文本匹配医疗问答模型训练单元。

本发明授权基于部首建模文本匹配的医疗智能问答方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于部首建模文本匹配的医疗智能问答方法，其特征在于，该方法包括如下步骤： S1、构建文本匹配医疗问答知识库：从互联网收集医疗问答的常见问题文本，并对文本进行预处理构建成文本匹配医疗问答知识库； S2、构建文本匹配医疗问答模型训练数据集：对于步骤S1得到的文本匹配医疗问答知识库中的文本对，若其语义一致，则该文本对用于构建训练正例；反之，则用于构建训练负例；将大量的正例数据和负例数据进行混合，得到训练数据集； S3、构建文本匹配医疗问答模型：基于部首构建文本匹配医疗问答模型； S4、训练文本匹配医疗问答模型：在步骤S2所得到文本匹配医疗问答模型训练数据集上对步骤S3构建的文本匹配医疗问答模型进行训练； 其中，步骤S3中构建文本匹配医疗问答模型的具体步骤如下： S301、构建字词映射转换表； S302、构建部首映射转换表； S303、构建输入模块； S304、构建字词向量映射层； S305、构建部首向量映射层； S306、构建文本语义编码层：该层对字词向量映射层输出的字符嵌入表示、词语嵌入表示和部首向量映射层输出的部首嵌入表示进行编码，得到文本的字符表示、文本的词语表示和文本的部首表示； S307、构建多相关性特征交互层：该层以文本的字符表示、文本的词语表示和文本的部首表示作为输入；分别以点乘、绝对值减法、乘法操作构造点乘相关性矩阵、绝对值减法相关性矩阵、乘法相关性矩阵；然后根据相关性矩阵构造相关性特征图； S308、构建三维卷积特征编码层：对相关性特征图进行堆叠以构造相关性立方体，并进一步使用三维卷积神经网络对相关性立方体编码，生成输入文本对的匹配表示； S309、构建预测层：使用Flatten方法将输入文本对的匹配表示压平，然后通过三层全连接神经网络进行编码，以预测输入文本对的匹配程度ypred，并与预先设置的阈值进行比较，若大于等于阈值，则认为文本对语义是匹配的，反之则不匹配。

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