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公开(公告)号：CN116561278A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310506346.8
申请日：2023-05-05
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F3/0483 , G06N5/04
Abstract: 本申请公开了一种知识问答方法、装置、设备及存储介质，方法包括：将输入的问题文本按照思维链式推理策略进行拆解，得到若干个推理任务，调用推理任务对应的知识插件得到推理任务对应的知识搜索结果，将问题文本和知识搜索结果拼接为提示指令送入大语言模型，得到输出的答复内容。本申请将用户的问题文本按照思维链式推理策略拆解为若干个推理任务，拆解后的各推理任务相比于原始的问题文本更加简单、易于理解，有助于大语言模型给出正确的知识答复。进一步，本申请预先配置了多个知识插件，并融入到知识问答过程，可以使得大语言模型输出更加准确的知识答复，并扩展了知识问答的应用场景。
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公开(公告)号：CN111627561B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202010451469.2
申请日：2020-05-25
Applicant: 讯飞医疗科技股份有限公司 , 科大讯飞股份有限公司
IPC: G16H50/70 , G16H70/00 , G06F40/126 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06N3/0442 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例提供一种标准症状抽取方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：确定待抽取标准症状的病历文本；提取所述病历文本的病历症状区域特征，并基于所述病历文本的病历症状区域特征和每一标准症状的标准症状特征进行标准症状抽取，得到所述病历文本对应的标准症状抽取结果；其中，所述每一标准症状的标准症状特征是基于知识图谱确定的。本发明实施例提供的标准症状抽取方法、装置、电子设备和存储介质，提高了标准症状抽取的准确性，同时还降低了标准症状抽取结果的离谱率。
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公开(公告)号：CN115690885A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211387105.8
申请日：2022-11-07
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06V40/16
Abstract: 本发明提供一种情绪识别方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：提取待识别视频的情绪特征；将各情绪类别的预设情绪特征与所述待识别视频的情绪特征进行特征匹配，将与所述情绪特征相匹配的预设情绪特征所属的情绪类别，确定为所述待识别视频的情绪类别；所述各情绪类别的预设情绪特征是对所述各情绪类别下的样本视频进行情绪识别过程中自适应提取的，所述预设情绪特征的提取方式与所述待识别视频的情绪特征的提取方式一致。本发明提供的方法、装置、电子设备和存储介质，此过程相较于单纯基于模型的情绪识别方法不容易受到训练集的约束，脱离训练样本后，在实践过程中可以应对复杂多变的场景和环境，保证情绪识别的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN111028934A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911338750.9
申请日：2019-12-23
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
Abstract: 本发明实施例提供一种诊断质检方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：确定诊断结果和病历文本；将诊断结果和病历文本输入至诊断质检模型中，得到诊断质检模型输出的质检结果；诊断质检模型是基于样本诊断结果、样本病历文本、样本质检结果以及诊断知识库训练得到的，诊断知识库包括各种疾病对应的诊断相关的医学知识；诊断质检模型用于对诊断相关特征和病历相关特征进行特征融合，并基于融合后的特征进行诊断质检，其中，诊断相关特征是基于诊断结果和诊断知识库确定的，病历相关特征是基于病历文本确定的。本发明实施例提供的方法、装置、电子设备和存储介质，提高了诊断质检方法的适用性和准确性。
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公开(公告)号：CN117688928A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311388350.5
申请日：2023-10-24
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06F40/194 , G06F40/247 , G06F40/284 , G06F16/332
Abstract: 本申请公开了一种数据构建方法、模型训练方法、检查方法及相关装置，该方法包括：获取第一样本医疗用词分别与第一样本医疗用词的若干负向医疗标准词之间的相似度，其中，第一样本医疗用词的负向医疗标准词与第一样本医疗用词不具有映射关系；基于相似度，从第一样本医疗用词的若干负向医疗标准词中，选出第一样本医疗用词的至少一个搭配医疗标准词；利用第一样本医疗用词和至少一个搭配医疗标准词，构建得到负样本医疗数据，负样本医疗数据用于对语言大模型进行微调，经微调后的语言大模型用于确定医疗用词与医疗标准词之间是否具有映射关系。通过上述方式，本申请能够提高语言大模型对不具有映射关系的医疗用词与医疗标准词的检查能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117633166A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311373049.7
申请日：2023-10-20
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F40/30 , G06F40/289 , G16H80/00 , G06F21/62
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，提供一种医疗语言模型训练方法、医疗问答方法及医疗对话系统，该训练方法首先确定医疗领域的样本问答对；然后将样本问答对输入至初始语言模型，得到初始语言模型输出的对应于样本问答对中样本问题的多个生成回复；最后确定多个生成回复的偏好信息和价值观信息，并基于多个生成回复及其偏好信息和价值观信息，对初始语言模型进行训练，得到医疗语言模型。该训练方法引入生成回复的偏好信息和价值观信息，并借助于此对初始语言模型进行训练，使得到的医疗语言模型可以具有较好的排序性能及价值观分类性能，可以输出一个最符合语言习惯且较大概率符合价值观的回复内容。
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公开(公告)号：CN117393099A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311382015.4
申请日：2023-10-23
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
Abstract: 本申请提供一种医学文书生成方法、装置、电子设备及存储介质，所述医学文书生成方法，包括：根据患者医疗数据和医学文书生成需求，生成任务描述；所述任务描述包括对医学文书生成任务的描述信息，所述医学文书生成任务用于生成与所述患者医疗数据对应的、符合所述医学文书生成需求的医学文书；生成至少包括所述患者医疗数据以及所述任务描述的任务指令；将所述任务指令输入预先训练的文书生成模型，得到医学文书；其中，所述文书生成模型至少通过对预训练的生成式语言模型进行基于任务指令的医学文书生成训练得到。
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公开(公告)号：CN116628514A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310505745.2
申请日：2023-05-05
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06F18/22 , G06F18/214 , G06F16/35 , G06F16/332 , G06F40/194
Abstract: 本申请提出一种训练数据的评估方法、装置、电子设备和存储介质，能够计算预先采集的问题数据与训练数据之间的相似度，若训练数据中存在至少一条与问题数据之间的相似度大于设定相似度阈值的目标训练数据，则确定问题数据解答成功，若所有问题数据的问题解答率小于设定的问题解答率阈值，则根据所有解答失败的问题数据，生成并输出训练数据的第一补充数据指示信息，其中，问题解答率表示所有问题数据中、解答成功的问题数据的数量在所有问题数据的占比。以便于能够根据第一补充数据指示信息对训练数据进行补充，使训练数据的完整性符合语音模型的训练要求，从而可以提升模型训练效果和训练效率。
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公开(公告)号：CN112786198B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202110179585.8
申请日：2021-02-08
Applicant: 科大讯飞股份有限公司 , 讯飞医疗科技股份有限公司 , 安徽省立医院
Abstract: 本申请公开了一种诊疗信息推荐模型构建方法、诊疗信息推荐方法及装置，先利用样本病情信息、医学知识图谱、候选诊疗信息及其实际推荐得分对诊疗信息推荐模型进行构建，以使构建好的诊疗信息推荐模型具有较好的预测性能；再利用构建好的诊疗信息推荐模型针对目标患者的待推荐病情信息进行诊疗信息推荐，得到目标诊疗信息，以使该目标诊疗信息能够准确地表示出医生在该目标患者的诊疗过程中较大概率选择的诊疗信息。其中，因医学知识图谱全面记录了在医疗过程中可能涉及的所有病情的相关医学知识，使得基于该医学知识图谱训练并使用的诊疗信息推荐模型能够针对目标患者的待推荐病情信息准确地进行诊疗信息推荐，如此有利于提高诊疗准确性。
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公开(公告)号：CN116959720A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310920905.X
申请日：2023-07-24
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种基于多模态交互的心理评估方法、系统、设备及存储介质，本申请可以模拟心理测评专家进行测评的过程与受测者进行问答交互，获取受测者在交互过程的文本、语音、视觉中至少两种模态的交互数据。受测者的心理健康状态同时与受测者的表述内容、说话语气语调、表情姿态变化等信息直接相关，因此本步骤中通过获取交互过程受测者的多模态交互数据，能够获取到更加直接、全面的数据。对多模态交互数据进行语义理解，得到多模语义信息。考虑到心理评估的专业性，本申请还预先配置了心理知识图谱，进而可以基于多模语义信息及心理知识图谱进行交互式推理，得到心理健康的定量评估结果，提升了心理评估的实时性及准确性。
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