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

Inventor： 李岱峰 ,  伊凯 ,  李子龙 ,  曾刚 ,  钱立伟 ,  陆彬 ,  全伟 ,  李理 ,  白晓航 ,  王浩

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。

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

Inventor： 李岱峰 ,  伊凯 ,  李子龙 ,  曾刚 ,  钱立伟 ,  陆彬 ,  全伟 ,  李理 ,  白晓航 ,  王浩

IPC: G16H50/20 ,  G16H50/30

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。