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公开(公告)号：CN108959236B
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN201710358918.7
申请日：2017-05-19
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F40/284 , G06K9/62
Abstract: 本申请公开了一种医学文献分类模型训练方法、医学文献分类方法及其装置，该训练方法，包括：从样本文献中提取待标注数据；利用预先建立的分类体系和标注规则库，对待标注数据进行标注，其中分类体系和标注规则库基于用户对医学文献的分类需求而构建，分类体系包括至少两个分类维度，每个分类维度包括至少两个文献类别，每个文献类别具有相关联的标注规则；将标注数据作为训练数据对分类模型进行训练，得到医学文献分类模型。根据本申请实施例提供的技术方案，通过对文献进行基于专业分类体系和标注规则的分类，能够解决现有医学文献的分类不够细化和专业的问题。
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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：CN107680660A
公开(公告)日：2018-02-09
申请号：CN201610605785.4
申请日：2016-07-27
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G16H40/20
Abstract: 本申请提出一种推荐医生的方法和装置，该推荐医生的方法包括：获取当前患者的特征信息；获取预约失败医生的特征信息；根据所述当前患者的特征信息和所述预约失败医生的特征信息，向所述当前患者推荐医生。该方法能够向患者推荐满足个性化需求的医生。
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公开(公告)号：CN107452002A
公开(公告)日：2017-12-08
申请号：CN201610377503.X
申请日：2016-05-31
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图像分割方法及装置。该方法包括：将目标图像处理为灰度图像，并获取所述灰度图像中包含的候选子图像区域；对所述灰度图像中包含的候选子图像区域进行设定策略的过滤处理；依据过滤处理结果得到对所述目标图像的分割结果。本发明实施例的技术方案，通过对候选子图像区域进行设定策略的过滤处理，以滤除候选子图像区域中的杂质子图像，因而减少了目标子图像中掺杂错误的子图像，提高了切图效果。
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公开(公告)号：CN108959236A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201710358918.7
申请日：2017-05-19
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
CPC classification number: G06F17/277 , G06K9/6256
Abstract: 本申请公开了一种医学文献分类模型训练方法、医学文献分类方法及其装置，该训练方法，包括：从样本文献中提取待标注数据；利用预先建立的分类体系和标注规则库，对待标注数据进行标注，其中分类体系和标注规则库基于用户对医学文献的分类需求而构建，分类体系包括至少两个分类维度，每个分类维度包括至少两个文献类别，每个文献类别具有相关联的标注规则；将标注数据作为训练数据对分类模型进行训练，得到医学文献分类模型。根据本申请实施例提供的技术方案，通过对文献进行基于专业分类体系和标注规则的分类，能够解决现有医学文献的分类不够细化和专业的问题。
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Patent Agency Ranking
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：CN106845061A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201610944547.6
申请日：2016-11-02
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
CPC classification number: G06F19/3418 , G06F16/9535
Abstract: 本发明提供一种智能问诊系统和方法，所述系统包括：结构化医疗知识存储单元，配置用于存储具有若干实体标签的结构化医疗知识信息；策略生成单元，配置用于对结构化医疗知识信息进行挖掘以生成过滤策略；检索单元，配置用于接收医疗咨询信息或反馈信息，检索具有与医疗咨询信息或反馈信息对应的实体标签的结构化医疗知识信息；过滤单元，配置用于根据过滤策略对检索结果进行过滤，根据预设规则对过滤结果进行判断以选择根据过滤结果生成并输出问题以提示用户输入反馈信息，或根据过滤结果生成并输出问诊结果信息。本发明提供的问诊机制对于每次问诊动态生成问诊路径，路径和结果生成均有证可循，保障了问诊结果的准确性和深入性。
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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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