药品数据处理方法、装置、计算机设备和可读存储介质与流程

本技术涉及人工智能，特别是涉及一种药品数据处理方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

背景技术：

1、针对药品对应的药品说明书，一方面，药品说明书的文字内容以及篇幅较多，难以高效地在药品说明书筛选得到相关信息；另一方面，药品说明书的描述方式较为专业和严谨，难以准确地理解实际的用药情况。

2、传统技术中，通过问答的方式，在药品说明书中自动得到对应的应答信息，然而，目前的方法对药品说明书的数据处理过程较为简单，以使得到的应答信息缺乏准确性和可靠性。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够高效且准确地对药品数据进行处理、从而可靠且适应地得到针对药品说明书的回答信息的药品数据处理方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

2、第一方面，本技术提供了一种药品数据处理方法，包括：

3、获取包括药品标识的查询请求，在所述药品标识对应的文本知识库中匹配到与所述查询请求对应的第一参考信息，在所述药品标识对应的特征知识库中匹配到与所述查询请求对应的第二参考信息；所述文本知识库中的信息是预先将所述药品标识对应的药品说明书中的文本信息进行提取所得的，所述特征知识库中的信息是预先将所述文本信息进行特征提取所得的；

4、基于所述第一参考信息和所述第二参考信息生成所述查询请求对应的输出内容指令；

5、获取语言模型根据所述第一参考信息和所述第二参考信息输出与所述输出内容指令匹配的回答信息，将所述回答信息返回至所述查询请求对应的终端。

6、在其中一个实施例中，所述在所述药品标识对应的文本知识库中匹配到与所述查询请求对应的第一参考信息，在所述药品标识对应的特征知识库中匹配到与所述查询请求对应的第二参考信息之前，还包括以下两种步骤的其中一种：根据所述药品标识，在数据库中匹配得到所述药品标识对应的药品说明书；在所述数据库中的药品说明书是预先存储的药品说明书；获取与所述药品标识对应的药品说明书文档，对所述药品说明书文档进行解析，得到所述药品标识对应的药品说明书；所述药品说明书文档来自所述查询请求对应的终端。

7、在其中一个实施例中，所述在所述药品标识对应的特征知识库中匹配到与所述查询请求对应的第二参考信息之前，还包括：获取所述药品标识对应的药品说明书中的文本信息，根据所述文本信息中的分段标识，对所述文本信息进行分段，得到各个分段标识分别对应的文本信息段；针对各个文本信息段按照预设文本长度分别进行截取，得到文本长度匹配的文本信息子段，对各个文本信息子段分别进行特征提取，得到各个文本信息子段分别对应的文本特征信息，基于各个文本信息子段分别对应的文本特征信息得到所述药品标识对应的特征知识库。

8、在其中一个实施例中，所述获取包括药品标识的查询请求之后，还包括：若所述查询请求与所述药品标识的相关性满足对应阈值条件，则根据所述查询请求在所述文本知识库中匹配到所述第一参考信息、以及在所述特征知识库中匹配到所述第二参考信息；若所述查询请求与所述药品说明书的相关性不满足对应阈值条件，则结束所述查询请求对应的查询任务，将预设应答信息返回至所述查询请求对应的终端；所述获取语言模型根据所述第一参考信息和所述第二参考信息输出与所述输出内容指令匹配的回答信息之后，还包括：若所述回答信息与所述药品说明书的相关性满足对应阈值条件，则将所述回答信息返回至所述查询请求对应的终端；若所述回答信息与所述药品标识的相关性不满足对应阈值条件，则结束所述查询请求对应的查询任务，将预设应答信息返回至所述查询请求对应的终端。

9、在其中一个实施例中，所述在所述药品标识对应的文本知识库中匹配到与所述查询请求对应的第一参考信息，在所述药品标识对应的特征知识库中匹配到与所述查询请求对应的第二参考信息，包括：在所述文本知识库中匹配到与所述查询请求对应的多个第一参考信息，在所述特征知识库中匹配到与所述查询请求对应的多个第二参考信息；基于各个第一参考信息分别与所述查询请求的相似度、以及各个第二参考信息对应文本信息分别与所述查询请求的相似度，在多个第一参考信息中、以及在多个第二参考信息对应的文本信息中，筛选得到第三参考信息；将所述第三参考信息融合至预设模版中，得到所述查询请求对应的输出内容指令。

10、在其中一个实施例中，所述获取语言模型根据所述第一参考信息和所述第二参考信息输出与所述输出内容指令匹配的回答信息，包括：将所述输出内容指令输入至所述语言模型，通过所述语言模型对所述输出内容指令所包括的信息进行筛选和整理，得到包括引用文本和应答文本的回答信息；所述引用文本对应于所述药品说明书中与所述查询请求对应的原始文本，所述应答文本对应于根据所述查询请求整理所述原始文本所得的简要文本。

11、第二方面，本技术还提供了一种药品数据处理装置，包括：

12、匹配模块，用于获取包括药品标识的查询请求，在所述药品标识对应的文本知识库中匹配到与所述查询请求对应的第一参考信息，在所述药品标识对应的特征知识库中匹配到与所述查询请求对应的第二参考信息；所述文本知识库中的信息是预先将所述药品标识对应的药品说明书中的文本信息进行提取所得的，所述特征知识库中的信息是预先将所述文本信息进行特征提取所得的；

13、生成模块，用于基于所述第一参考信息和所述第二参考信息生成所述查询请求对应的输出内容指令；

14、输出模块，用于获取语言模型根据所述第一参考信息和所述第二参考信息输出与所述输出内容指令匹配的回答信息，将所述回答信息返回至所述查询请求对应的终端。

15、第三方面，本技术还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

16、获取包括药品标识的查询请求，在所述药品标识对应的文本知识库中匹配到与所述查询请求对应的第一参考信息，在所述药品标识对应的特征知识库中匹配到与所述查询请求对应的第二参考信息；所述文本知识库中的信息是预先将所述药品标识对应的药品说明书中的文本信息进行提取所得的，所述特征知识库中的信息是预先将所述文本信息进行特征提取所得的；

17、基于所述第一参考信息和所述第二参考信息生成所述查询请求对应的输出内容指令；

18、获取语言模型根据所述第一参考信息和所述第二参考信息输出与所述输出内容指令匹配的回答信息，将所述回答信息返回至所述查询请求对应的终端。

19、第四方面，本技术还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

20、获取包括药品标识的查询请求，在所述药品标识对应的文本知识库中匹配到与所述查询请求对应的第一参考信息，在所述药品标识对应的特征知识库中匹配到与所述查询请求对应的第二参考信息；所述文本知识库中的信息是预先将所述药品标识对应的药品说明书中的文本信息进行提取所得的，所述特征知识库中的信息是预先将所述文本信息进行特征提取所得的；

21、基于所述第一参考信息和所述第二参考信息生成所述查询请求对应的输出内容指令；

22、获取语言模型根据所述第一参考信息和所述第二参考信息输出与所述输出内容指令匹配的回答信息，将所述回答信息返回至所述查询请求对应的终端。

23、第五方面，本技术还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

24、获取包括药品标识的查询请求，在所述药品标识对应的文本知识库中匹配到与所述查询请求对应的第一参考信息，在所述药品标识对应的特征知识库中匹配到与所述查询请求对应的第二参考信息；所述文本知识库中的信息是预先将所述药品标识对应的药品说明书中的文本信息进行提取所得的，所述特征知识库中的信息是预先将所述文本信息进行特征提取所得的；

25、基于所述第一参考信息和所述第二参考信息生成所述查询请求对应的输出内容指令；

26、获取语言模型根据所述第一参考信息和所述第二参考信息输出与所述输出内容指令匹配的回答信息，将所述回答信息返回至所述查询请求对应的终端。

27、上述药品数据处理方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品，根据获取的包括药品标识的查询请求，通过文本知识库在文本的维度上匹配到对应的第一参考信息，通过特征知识库在文本特征的维度上匹配到对应的第二参考信息；基于第一参考信息和第二参考信息生成查询请求对应的输出内容指令，语言模型根据第一参考信息和第二参考信息输出与输出内容指令匹配的回答信息；基于此，在请求用药指导的场景中，基于文本以及文本特征的维度，先匹配到对应数据，再通过语言模型对数据进行分析处理得到对应的回答信息，从而实现多维度地、高效地、准确地对数据进行处理，进而可靠地、适应地得到与上述请求用药指导的场景对应的回答信息。