【技術實現步驟摘要】
本申請的實施例涉及文本分類領域，具體涉及基于語音識別與大語言模型的醫療文本分類方法和設備。
技術介紹
1、醫療呼叫中心需要實時地獲取醫療文本，并對醫療文本進行分類，以便在發生緊急醫療事件（例如，大出血、心臟驟停、大型車禍事故）時，及時發出告警以進行處理。目前，在進行醫療文本分類時，通常采用的方式為：通過對所獲取的整段文本，使用基于機器學習的分類模型進行文本分類。
2、然而，實踐中發現，當采用上述方式進行醫療文本分類時，經常會存在如下技術問題：
3、第一，在發生緊急醫療事件時，往往難以及時生成完整的醫療文本，導致難以及時進行文本分類，從而，導致難以及時對緊急醫療事件進行告警；
4、第二，僅使用基于機器學習的分類模型進行文本分類，難以依據文本中的語義信息對文本進行分類，導致文本分類的準確度降低，從而，導致對緊急醫療事件告警的準確度降低。
技術實現思路
1、本申請的內容部分用于以簡要的形式介紹構思，這些構思將在后面的具體實施方式部分被詳細描述。本申請的內容部分并不旨在標識要求保護的技術方案的關鍵特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保護的技術方案的范圍。
2、本申請的一些實施例提出了基于語音識別與大語言模型的醫療文本分類方法、計算機設備和計算機可讀存儲介質，來解決以上
技術介紹
部分提到的技術問題中的一項或多項。
3、第一方面，本申請的一些實施例提供了一種基于語音識別與大語言模型的醫療文本分類方法，該方法包括：獲取初始醫療文本聲音
4、第二方面，本申請還提供一種計算機設備，上述計算機設備包括處理器、存儲器、以及存儲在上述存儲器上并可被上述處理器執行的計算機程序，其中上述計算機程序被上述處理器執行時，實現如上述第一方面任一實現方式所描述的方法。
5、第三方面，本申請還提供一種計算機可讀存儲介質，上述計算機可讀存儲介質上存儲有計算機程序，其中，上述計算機程序被處理器執行時，實現如上述第一方面任一實現方式所描述的方法。
6、本申請的上述各個實施例具有如下有益效果：通過本申請的一些實施例的基于語音識別與大語言模型的醫療文本分類方法，可以及時對緊急醫療事件進行告警。具體來說，造成難以及時對緊急醫療事件進行告警的原因在于：在發生緊急醫療事件時，往往難以及時生成完整的醫療文本，導致難以及時進行文本分類，從而，導致難以及時對緊急醫療事件進行告警。基于此，本申請的一些實施例的基于語音識別與大語言模型的醫療文本分類方法，首先，獲取初始醫療文本聲音信號。由此，可以通過語音信號輸入的方式得到初始醫療文本的聲音信息。其次，對上述初始醫療文本聲音信號進行預處理，得到醫療文本聲音濾波信號。由此，可以初步提取初始醫療文本聲音信號中的特征。然后，將上述醫療文本聲音濾波信號輸入至預先訓練的語音識別模型，得到初始醫療文本信息，其中，上述預先訓練的語音識別模型包括：分類子模型、編碼子模型、映射子模型和解碼子模型。由此，可以將輸入的語音信號轉換為文本信息。接著，對上述初始醫療文本信息進行數據清洗處理，得到目標醫療文本信息。由此，可以篩除文本信息中的冗余信息。隨后，將上述目標醫療文本信息輸入至預先訓練的文本特征提取大語言模型，得到醫療文本特征信息。由此，可以依據文本的語義信息提取文本特征。再然后，對上述醫療文本特征信息進行分類處理，得到醫療文本類別信息。由此，可以依據文本特征信息對文本進行分類。最后，將上述醫療文本類別信息發送至告警終端以進行告警處理。由此，可以依據文本特征信息進行告警。因此，本申請的一些基于語音識別與大語言模型的醫療文本分類方法，可以通過接收語音信號，然后將語音信號轉換為文本的方式，及時得到醫療文本信息，以便及時對醫療文本進行分類，從而，可以及時對醫療文本表征的緊急醫療事件進行告警。
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1.一種基于語音識別與大語言模型的醫療文本分類方法，包括：
2.根據權利要求1所述的基于語音識別與大語言模型的醫療文本分類方法，其中，所述對所述初始醫療文本聲音信號進行預處理，得到醫療文本聲音濾波信號，包括：
3.根據權利要求1所述的基于語音識別與大語言模型的醫療文本分類方法，其中，在所述將所述目標醫療文本信息輸入至預先訓練的文本特征提取大語言模型，得到醫療文本特征信息之前，所述方法還包括：
4.根據權利要求3所述的基于語音識別與大語言模型的醫療文本分類方法，其中，所述方法還包括：
5.一種計算機設備，其中，所述計算機設備包括處理器、存儲器、以及存儲在所述存儲器上并可被所述處理器執行的計算機程序，其中所述計算機程序被所述處理器執行時，實現如權利要求1-4中任一所述的方法的步驟。
6.一種計算機可讀存儲介質，其中，所述計算機可讀存儲介質上存儲有計算機程序，其中所述計算機程序被處理器執行時，實現如權利要求1-4中任一所述的方法的步驟。
【技術特征摘要】
1.一種基于語音識別與大語言模型的醫療文本分類方法，包括：
2.根據權利要求1所述的基于語音識別與大語言模型的醫療文本分類方法，其中，所述對所述初始醫療文本聲音信號進行預處理，得到醫療文本聲音濾波信號，包括：
3.根據權利要求1所述的基于語音識別與大語言模型的醫療文本分類方法，其中，在所述將所述目標醫療文本信息輸入至預先訓練的文本特征提取大語言模型，得到醫療文本特征信息之前，所述方法還包括：
4.根據權利要求3所...
【專利技術屬性】
技術研發人員：歐智堅，趙賢宇，劉巖，孫磊，
申請(專利權)人：它思科技天津有限公司，
類型：發明
國別省市：
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