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公开(公告)号：CN104331600B
公开(公告)日：2018-07-17
申请号：CN201410522719.1
申请日：2014-09-30
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于因子图模型的自诊模型训练方法和装置。所述基于因子图模型的自诊模型训练方法包括：从收集到的专业知识数据中提取专业知识特征数据，并从收集到的医患交流数据中提取医患交流特征数据，其中，所述专业知识特征数据以及所述医患交流特征数据中均存储有疾病与症状之间的对应关系；根据所述专业知识特征数据以及所述医患交流特征数据的内容构建包括潜藏层的稀疏因子图模型；利用所述专业知识特征数据以及所述医患交流特征数据对所述稀疏因子图模型进行迁移训练，直至所述稀疏因子图模型的参数全部收敛。所述基于因子图模型的自诊模型训练方法和装置同时解决了领域知识偏差以及经验数据稀疏的问题。
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公开(公告)号：CN105139237A
公开(公告)日：2015-12-09
申请号：CN201510624847.1
申请日：2015-09-25
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本申请公开了一种信息推送的方法和装置。所述方法的一具体实施方式包括：获取用户的个性化描述信息；对所述个性化描述信息进行内容解析，提取描述特征；基于预先训练的关联模型，根据所述描述特征确定与所述个性化描述信息相关联的关联描述信息；基于所述关联描述信息与预先存储的各条候选推送信息的匹配关系，选取至少一条候选推送信息进行信息推送。该实施方式可以提高信息推送的有效性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104239500A
公开(公告)日：2014-12-24
申请号：CN201410459501.6
申请日：2014-09-10
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30292 , G06F17/30294 , G06F17/30342 , G06F17/30421 , G06F17/3046 , G06F17/30489 , G06F17/30595 , G06F17/30598 , G06F17/30864 , G06F17/30867
Abstract: 本发明实施例公开了一种保健食品关联知识库构建方法和装置。所述保健食品关联知识库构建方法包括：利用预置的保健食品知识库中保健食品的名称关键词检索参考信息源；利用对所述参考信息源的检索结果建立关于所述保健食品的描述语料库；利用预先配置的疾病词典对所述描述语料库中所述保健食品的描述语料进行分词；根据分词结果，建立所述保健食品与所述描述语料中出现的疾病之间的关联关系。本发明实施例提供的保健食品关联知识库构建方法和装置能够向用户提供关于保健食品的详细信息。
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公开(公告)号：CN104239500B
公开(公告)日：2017-10-27
申请号：CN201410459501.6
申请日：2014-09-10
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明实施例公开了一种保健食品关联知识库构建方法和装置。所述保健食品关联知识库构建方法包括：利用预置的保健食品知识库中保健食品的名称关键词检索参考信息源；利用对所述参考信息源的检索结果建立关于所述保健食品的描述语料库；利用预先配置的疾病词典对所述描述语料库中所述保健食品的描述语料进行分词；根据分词结果，建立所述保健食品与所述描述语料中出现的疾病之间的关联关系。本发明实施例提供的保健食品关联知识库构建方法和装置能够向用户提供关于保健食品的详细信息。
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公开(公告)号：CN107305574A
公开(公告)日：2017-10-31
申请号：CN201610262114.2
申请日：2016-04-25
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30867
Abstract: 本发明提供一种对象搜索方法及装置。本发明实施例通过获取至少一个搜索对象，进而根据所述至少一个搜索对象，获得所述至少一个搜索对象中每个搜索对象的基于用户评价的标签数据，使得能够输出所述每个搜索对象和所述每个搜索对象的标签数据，以供根据所述每个搜索对象的标签数据，选择搜索对象，由于增加了每个搜索对象的基于用户评价的标签数据，输出给用户，使得用户能够快速地从众多满足用户基本搜索要求的对象中挑选一个最合适的对象，从而有效提高对象搜索的效率。
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公开(公告)号：CN104331600A
公开(公告)日：2015-02-04
申请号：CN201410522719.1
申请日：2014-09-30
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于因子图模型的自诊模型训练方法和装置。所述基于因子图模型的自诊模型训练方法包括：从收集到的专业知识数据中提取专业知识特征数据，并从收集到的医患交流数据中提取医患交流特征数据，其中，所述专业知识特征数据以及所述医患交流特征数据中均存储有疾病与症状之间的对应关系；根据所述专业知识特征数据以及所述医患交流特征数据的内容构建包括潜藏层的稀疏因子图模型；利用所述专业知识特征数据以及所述医患交流特征数据对所述稀疏因子图模型进行迁移训练，直至所述稀疏因子图模型的参数全部收敛。所述基于因子图模型的自诊模型训练方法和装置同时解决了领域知识偏差以及经验数据稀疏的问题。
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公开(公告)号：CN105260782A
公开(公告)日：2016-01-20
申请号：CN201510613318.1
申请日：2015-09-23
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本申请公开了挂号预约信息处理方法及装置。所述方法的一具体实施方式包括：接收客户端发来的挂号预约信息，所述挂号预约信息包括病情描述信息和预约挂诊科室信息；将所述挂号预约信息包含的病情描述信息导入预先训练的科室推荐模型进行匹配得到推荐挂诊科室信息，其中，所述科室推荐模型用于表征病情描述信息与挂诊科室信息的对应关系；对所述预约挂诊科室信息和所述推荐挂诊科室信息进行匹配得到审核结果信息；根据所述审核结果信息向所述客户端发送挂号预约结果信息。该实施方式通过科室推荐模型对挂号预约信息进行匹配得到推荐挂诊科室信息，然后对预约挂诊科室信息和推荐挂诊科室信息进行匹配得到审核结果信息，提高了预约挂号的效率和准确率。
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