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申请/专利权人：西北工业大学

摘要：本发明公开了一种面向在线问诊的人机协作Transformer模型方法及框架。其中，该方法包括：当基于Transformer的人机协作疾病诊断框架的询问层做第K轮的询问时，获取目标用户的显示症状、显示症状属性、额外症状和额外症状属性，其中，K大于或等于目标次数；将显示症状、显示症状属性、额外症状和额外症状属性进行加和，得到目标信息；通过Transformer编码层对目标信息进行处理，输出目标信息对应的疾病信息和疾病信息的预测置信度。本发明解决了现有的人机协作疾病诊断方法中仅仅在个别问题上，需要人类和人工智能进行合作，且人机协作框架没有有效利用人类反馈中的额外知识，并且缺乏建立人机协作流程，会产生大量由机器生成的无效症状的技术问题。

主权项：1.一种面向在线问诊的人机协作Transformer模型方法，其特征在于，包括：当基于Transformer的人机协作疾病诊断框架的询问层做第K轮的询问时，获取目标用户的显示症状、显示症状属性、额外症状和额外症状属性，其中，K大于或等于目标次数；将显示症状、显示症状属性、额外症状和额外症状属性进行加和，得到目标信息；通过Transformer编码层对目标信息进行处理，输出目标信息对应的疾病信息和疾病信息的预测置信度；当疾病信息的预测置信度大于疾病预设阈值时，将目标信息对应的疾病信息确定为目标用户的诊断结果，当疾病信息的预测置信度小于或等于疾病预设阈值时，通过医生增强的Transformer编码层中的输入嵌入层对目标信息进行处理，得到初始上下文表示；通过医生增强的Transformer编码层中的医生增强的Transformer层对初始上下文表示进行处理，得到最终上下文表示，其中，医生增强的Transformer层包括多头医生增强自注意层、第一残差正则层、前馈层、和第二残差正则层，多头医生增强自注意层包括对初始上下文表示和医生矩阵进行处理；通过医生增强的Transformer编码层中的决策层对最终上下文表示进行线性变换，输出第一新症状和第一新症状的置信度值；当第一新症状的置信度值小于新症状预设阈值且先前两轮医生增强的Transformer编码层输出的症状均无效时，获取目标信息对应的第二新症状，第二新症状与目标用户进行交互，得到第二新症状对应的属性信息，当第一新症状的置信度值大于或等于新症状预设阈值，或先前两轮医生增强的Transformer编码层任意一轮输出的症状有效时，第一新症状与目标用户进行交互，得到第一新症状对应的属性信息。

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百度查询： 西北工业大学 一种面向在线问诊的人机协作Transformer模型方法及框架