申请/专利权人：深圳平安医疗健康科技服务有限公司

申请日：2021-08-30

公开（公告）日：2024-06-21

公开（公告）号：CN113643141B

主分类号：G06Q40/08

分类号：G06Q40/08;G06F40/284;G06F40/30;G06N3/0455;G06N3/084

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.21#授权;2022.06.07#专利申请权的转移;2021.11.30#实质审查的生效;2021.11.12#公开

摘要：本发明涉及人工智能技术领域，公开了一种解释性结论报告生成方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：对各历史理赔描述文本进行分词嵌入处理，得到多个描述词向量；采用相关性分析网络，从各描述词向量中提取关键词序列并构建和历史理赔结论信息的相关性映射关系；采用过程挖掘网络，对各关键词序列进行过程挖掘处理，得到至少一个过程描述事件并采用事件分析网络和历史理赔结论信息的事件映射关系；根据相关性映射关系和事件映射关系训练理赔分析模型；最后采用理赔分析模型分析目标理赔描述文本对应的事件映射关系并生成理赔结论报告。本发明实现了理赔分析解释性结论的生成。

主权项：1.一种解释性结论报告生成方法，其特征在于，所述解释性结论报告生成方法包括：获取包含有历史理赔描述文本和历史理赔结论信息的多个历史理赔记录，并对各所述历史理赔描述文本进行分词嵌入处理，得到多个描述词向量；采用预置理赔分析训练模型中的相关性分析网络，分析各所述描述词向量与对应的历史理赔描述文本的相关度，并基于所述相关度构建关键词序列以及所述关键词序列和所述历史理赔结论信息之间的相关性映射关系；采用所述理赔分析训练模型中的过程挖掘网络，对所述关键词序列进行过程挖掘处理，得到至少一个过程描述事件；采用所述理赔分析训练模型中的事件分析网络，按照预置参保类型，分析所述过程描述事件和历史理赔结论信息之间的事件映射关系；根据所述相关性映射关系和所述事件映射关系，对理赔分析训练模型进行更新，直到所述理赔分析训练模型收敛时，得到理赔分析模型；获取目标理赔描述文本，采用所述理赔分析模型，分析所述目标理赔描述文本对应目标过程描述事件和目标理赔结论信息之间的事件映射关系，并根据所述目标理赔描述文本对应的事件映射关系，对所述目标过程描述事件和理赔结论信息进行组合，得到理赔结论报告；所述基于所述相关度构建关键词序列包括：基于所述相关度，采用预置理赔分析训练模型中相关性分析网络的编码器，对各所述描述词向量进行编码处理，得到描述词编码；采用所述相关性分析网络中的编码层，分别对各所述历史理赔描述文本中的描述词编码进行上下文语义分析，得到各所述描述词编码之间的上下文信息；根据所述上下文信息，采用所述相关性分析网络中的注意力层，分别对各所述历史理赔描述文本中的描述词编码之间进行相关度分析；根据相关度由高至低，分别从各所述历史理赔描述文本中选取预置数量的描述词编码，并分别对各所述历史理赔描述文本中选取的描述词编码进行组合，得到与各所述历史理赔描述文本相关的关键词序列。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 深圳平安医疗健康科技服务有限公司 解释性结论报告生成方法、装置、设备及存储介质

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