本发明涉及医疗数据技术领域，尤其涉及一种医护质量评价获取方法、装置、介质及终端设备。
背景技术：
随着社会经济的发展，人民生活水平提高以及城乡居民基本医疗保障体系的不断完善，人们的医疗需求越来越多。为了满足社会不同就医人群的需求，医院在改革发展中需要加强资源管理，提高服务质量，改善医护人员的医疗操作流程，提供人性化的医护管理。而现有技术中，患者对医护人员在医护工作中的质量评价有两种方式：第一种是通过在医院邮箱中递交意见评价书或者递交投诉信；这种方法通过人工的方式实现医护人员质量反馈，由于纸质书信在传递过程中的时效性很低，不能及时反馈患者的意见，并且人工书写的方式操作麻烦，智能化程度极低；第二种是医院通过在终端app发送调查问卷，患者通过调查问卷的方式实现对医护人员的服务质量评价；虽然第二种方式解决了第一种方式中操作麻烦的问题，但是现有技术中对于调查问卷的方式只是局限在患者编辑评价语段或患者直接给相应的医护人员进行评分；而在调查问卷中，仅仅通过评价语段，无法准确地得到医护人员的工作质量程度；而仅仅通过患者给医护人员的直接打分，则无法全面地判断医护人员在某一工作领域中的工作质量。
技术实现要素：
本发明提供了一种医护质量评价获取方法，通过分词技术和字词识别技术对评价信息进行分解识别，并根据预设权值进行计分，以解决现有技术中的对医护质量的评价总结准确率低的技术问题，从而对用户反馈的评价信息进行全面准确计分，实现得到真正体现医护质量的信息数据。
为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种医护质量评价获取方法，包括：
建立词典数据库；所述词典数据库包括形象词语数据集和项目术语数据集，所述形象词语数据集用于储存表达情感的形容词语，所述项目术语数据集用于储存医疗项目术语名词；
对所述形象词语数据集中储存的形容词语设置不同的预设权值；
获取患者对医护工作的评价信息；
通过分词技术对所述评价信息进行分词处理，得到多个语块；
通过字词识别技术将所述多个语块输入所述词典数据库中进行词语识别，提取相应的形容词语和项目术语名词，并对每个项目术语名词下的形容词语进行归类，形成多个项目数据集；其中，所述进行词语识别的步骤，具体包括：将输入的所述多个语块转换为对应的词向量序列；根据词典数据库判断词语序列是否包括情感倾向词，根据情感倾向词得到其对应的扩展向量，将扩展向量添加至词向量序列；对所述词向量序列判断输出相应的形容词语和项目术语名词；
根据对所述形容词语设置的预设权值，分别计算每个项目术语所对应项目数据集中的形容词权值总和，得到该项目术语的得分，并对所有项目术语的得分进行分析统计，得到患者对医护质量的综合评价。
作为优选方案，所述词典数据库还包括基础词语数据集，所述基础词语数据集用于储存语法表达中的基础词语。
作为优选方案，所述通过分词技术对所述评价信息进行分词处理，得到多个语块，包括：
对所述评价信息中的符号标记进行识别，并根据所述符号标记对所述评价信息进行分句处理，得到多个语句；
通过分词技术对所述语句进行词语识别并切割，得到多个语段；
将所述语段输入所述基础词语数据集，对所述语段中的基础词语进行识别并删除，得到多个语块。
作为优选方案，所述评价信息的获取途径包括利用爬虫技术在医院论坛中下载相关的评论信息。
作为优选方案，所述医护质量评价获取方法还包括：对得到的所述综合评价以所述项目术语为项目，以所述得分为内容，生成可视化图形表格。
本发明实施例还提供了一种医护质量评价获取装置，包括：
词典建立模块，用于建立词典数据库；所述词典数据库包括形象词语数据集和项目术语数据集，所述形象词语数据集用于储存表达情感的形容词语，所述项目术语数据集用于储存医疗项目术语名词；所述词典数据库还包括基础词语数据集，所述基础词语数据集用于储存语法表达中的基础词语；
权值设置模块，用于对所述形象词语数据集中储存的形容词语设置不同的预设权值；
信息获取模块，用于获取患者对医护工作的评价信息；
分词处理模块，用于通过分词技术对所述评价信息进行分词处理，得到多个语块；
词语识别模块，用于通过字词识别技术将所述多个语块输入所述词典数据库中进行词语识别，提取相应的形容词语和项目术语名词，并对每个项目术语名词下的形容词语进行归类，形成多个项目数据集；其中，所述进行词语识别的步骤，具体包括：将输入的所述多个语块转换为对应的词向量序列；根据词典数据库判断词语序列是否包括情感倾向词，根据情感倾向词得到其对应的扩展向量，将扩展向量添加至词向量序列；对所述词向量序列判断输出相应的形容词语和项目术语名词；
分析统计模块，用于根据对所述形容词语设置的预设权值，分别计算每个项目术语所对应项目数据集中的形容词权值总和，得到该项目术语的得分，并对所有项目术语的得分进行分析统计，得到患者对医护质量的综合评价。
作为优选方案，所述分词处理模块，包括：
分句处理单元，用于对所述评价信息中的符号标记进行识别，并根据所述符号标记对所述评价信息进行分句处理，得到多个语句；
语段切割单元，用于通过分词技术对所述语句进行词语识别并切割，得到多个语段；
词语识别单元，用于将所述语段输入所述基础词语数据集，对所述语段中的基础词语进行识别并删除，得到多个语块。
作为优选方案，所述医护质量评价获取装置还包括：图形生成模块，用于对得到的所述综合评价以所述项目术语为项目，以所述得分为内容，生成可视化图形表格。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序；其中，所述计算机程序在运行时控制所述计算机可读存储介质所在的设备执行如上述任一项所述的医护质量评价获取方法。
本发明实施例还提供了一种终端设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器在执行所述计算机程序时实现如上述任一项所述的医护质量评价获取方法。
相比于现有技术，本发明实施例具有如下有益效果：
本发明通过分词技术和字词识别技术对评价信息进行分解识别，并根据预设权值进行计分，以解决现有技术中的对医护质量的评价总结准确率低的技术问题，从而对用户反馈的评价信息进行全面准确计分，实现得到真正体现医护质量的信息数据。
附图说明
图1：为本发明实施例中的医护质量评价获取方法步骤流程图；
图2：为本发明实施例中的医护质量评价获取装置结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参照图1，本发明优选实施例提供了一种医护质量评价获取方法，包括：
s1，建立词典数据库；所述词典数据库包括形象词语数据集和项目术语数据集，所述形象词语数据集用于储存表达情感的形容词语，所述项目术语数据集用于储存医疗项目术语名词；在本实施例中，所述词典数据库还包括基础词语数据集，所述基础词语数据集用于储存语法表达中的基础词语。
形容词包括“优秀的”、“热情的”、“积极的”、“恶劣的”等具有情感表达倾向的形容词语，项目术语名词包括“乙肝检查”、“抽血检查”等具有疾病检验检测项目的专用术语名词；基础词语包括“我们”、“一起”等，与情感词语和项目术语无关的一些基础表达词语。
s2，对所述形象词语数据集中储存的形容词语设置不同的预设权值；根据需要设置不同的权值，例如，代表医护质量好的词语赋值正数，质量不好的赋值负数：“热情的”赋值1，“冷淡的”赋值-1；另外，根据情感程度的不同可以分等级赋值，如：“一般”赋值0，“还行”赋值1，“良好”赋值2，“优秀”赋值3，等等。
s3，获取患者对医护工作的评价信息；在本实施例中，所述评价信息的获取途径包括利用爬虫技术在医院论坛中下载相关的评论信息。应当理解的是，评价信息的获取途径不作为限定本专利的保护范围，评价信息可以在医院网站论坛上获取，也可以通过公众号或手机app进行收集。
s4，通过分词技术对所述评价信息进行分词处理，得到多个语块；在本实施例中，所述步骤s4包括：s41，对所述评价信息中的符号标记进行识别，并根据所述符号标记对所述评价信息进行分句处理，得到多个语句；s42，通过分词技术对所述语句进行词语识别并切割，得到多个语段；s43，将所述语段输入所述基础词语数据集，对所述语段中的基础词语进行识别并删除，得到多个语块。例如，用户的某一条评价信息是“这个医生在抽血检测项目中很热情，态度很好”，首先对句中符号进行识别，将例子句切割成“这个医生在抽血检测项目中很热情”和“态度很好”，然后进一步处理，分割成：“这个”“医生”“在”“抽血检测项目”“中”“很热情”和“态度”“很好”；再将这些语块进行词典数据库识别，显而易见，“这个”“医生”“在”“中”属于基础词语，“抽血检测项目”属于项目术语名词，“很热情”“很好”属于形容词。
s5，通过字词识别技术将所述多个语块输入所述词典数据库中进行词语识别，提取相应的形容词语和项目术语名词，并对每个项目术语名词下的形容词语进行归类，形成多个项目数据集；根据上述事例，可以知道，关于该用户的评价信息，“抽血检测项目”的医护质量效果是：“很热情”“很好”。那么，对“抽血检测项目”、“很热情”、“很好”形成了一个项目数据集进行归类。
具体地，所述进行词语识别的步骤，具体包括：将输入的所述多个语块转换为对应的词向量序列；根据词典数据库判断词语序列是否包括情感倾向词，根据情感倾向词得到其对应的扩展向量，将扩展向量添加至词向量序列；对所述词向量序列判断输出相应的形容词语和项目术语名词；情感倾向词包括正面情感词、负面情感词、程度词和否定词。
s6，根据对所述形容词语设置的预设权值，分别计算每个项目术语所对应项目数据集中的形容词权值总和，得到该项目术语的得分，并对所有项目术语的得分进行分析统计，得到患者对医护质量的综合评价。假设我们对“很热情”的预设权值是3分、对“很好”的预设权值是2分，那么，关于该用户的评价信息，对“抽血检测项目”的医护质量效果的评价得分是5分。
在本实施例中，所述医护质量评价获取方法还包括：s7，对得到的所述综合评价以所述项目术语为项目，以所述得分为内容，生成可视化图形表格。将所有项目的得分数据制作成表格可以令整个评价信息更直观。
本发明通过分词技术和字词识别技术对评价信息进行分解识别，并根据预设权值进行计分，以解决现有技术中的对医护质量的评价总结准确率低的技术问题，从而对用户反馈的评价信息进行全面准确计分，实现得到真正体现医护质量的信息数据。
请参照图2，相应地，本发明实施例还提供了一种医护质量评价获取装置，包括：
词典建立模块，用于建立词典数据库；所述词典数据库包括形象词语数据集和项目术语数据集，所述形象词语数据集用于储存表达情感的形容词语，所述项目术语数据集用于储存医疗项目术语名词；所述词典数据库还包括基础词语数据集，所述基础词语数据集用于储存语法表达中的基础词语；
权值设置模块，用于对所述形象词语数据集中储存的形容词语设置不同的预设权值；
信息获取模块，用于获取患者对医护工作的评价信息；
分词处理模块，用于通过分词技术对所述评价信息进行分词处理，得到多个语块；在本实施例中，所述分词处理模块，包括：分句处理单元，用于对所述评价信息中的符号标记进行识别，并根据所述符号标记对所述评价信息进行分句处理，得到多个语句；语段切割单元，用于通过分词技术对所述语句进行词语识别并切割，得到多个语段；词语识别单元，用于将所述语段输入所述基础词语数据集，对所述语段中的基础词语进行识别并删除，得到多个语块。
词语识别模块，用于通过字词识别技术将所述多个语块输入所述词典数据库中进行词语识别，提取相应的形容词语和项目术语名词，并对每个项目术语名词下的形容词语进行归类，形成多个项目数据集；
分析统计模块，用于根据对所述形容词语设置的预设权值，分别计算每个项目术语所对应项目数据集中的形容词权值总和，得到该项目术语的得分，并对所有项目术语的得分进行分析统计，得到患者对医护质量的综合评价。
在本实施例中，所述医护质量评价获取装置还包括：图形生成模块，用于对得到的所述综合评价以所述项目术语为项目，以所述得分为内容，生成可视化图形表格。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序；其中，所述计算机程序在运行时控制所述计算机可读存储介质所在的设备执行上述任一实施例所述的医护质量评价获取方法。
本发明实施例还提供了一种终端设备，所述终端设备包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器在执行所述计算机程序时实现上述任一实施例所述的医护质量评价获取方法。
优选地，所述计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元(如计算机程序、计算机程序)，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器中，并由所述处理器执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序在所述终端设备中的执行过程。
所述处理器可以是中央处理单元(centralprocessingunit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digitalsignalprocessor，dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmablegatearray，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等，通用处理器可以是微处理器，或者所述处理器也可以是任何常规的处理器，所述处理器是所述终端设备的控制中心，利用各种接口和线路连接所述终端设备的各个部分。
所述存储器主要包括程序存储区和数据存储区，其中，程序存储区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序等，数据存储区可存储相关数据等。此外，所述存储器可以是高速随机存取存储器，还可以是非易失性存储器，例如插接式硬盘，智能存储卡(smartmediacard，smc)、安全数字(securedigital，sd)卡和闪存卡(flashcard)等，或所述存储器也可以是其他易失性固态存储器件。
需要说明的是，上述终端设备可包括，但不仅限于，处理器、存储器，本领域技术人员可以理解，上述终端设备仅仅是示例，并不构成对终端设备的限定，可以包括更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件。
以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步的详细说明，应当理解，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围。特别指出，对于本领域技术人员来说，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
1.一种医护质量评价获取方法，其特征在于，包括：
建立词典数据库；所述词典数据库包括形象词语数据集和项目术语数据集，所述形象词语数据集用于储存表达情感的形容词语，所述项目术语数据集用于储存医疗项目术语名词；
对所述形象词语数据集中储存的形容词语设置不同的预设权值；
获取患者对医护工作的评价信息；
通过分词技术对所述评价信息进行分词处理，得到多个语块；
通过字词识别技术将所述多个语块输入所述词典数据库中进行词语识别，提取相应的形容词语和项目术语名词，并对每个项目术语名词下的形容词语进行归类，形成多个项目数据集；其中，所述进行词语识别的步骤，具体包括：将输入的所述多个语块转换为对应的词向量序列；根据词典数据库判断词语序列是否包括情感倾向词，根据情感倾向词得到其对应的扩展向量，将扩展向量添加至词向量序列；对所述词向量序列判断输出相应的形容词语和项目术语名词；
根据对所述形容词语设置的预设权值，分别计算每个项目术语所对应项目数据集中的形容词权值总和，得到该项目术语的得分，并对所有项目术语的得分进行分析统计，得到患者对医护质量的综合评价。
2.如权利要求1所述的医护质量评价获取方法，其特征在于，所述词典数据库还包括基础词语数据集，所述基础词语数据集用于储存语法表达中的基础词语。
3.如权利要求2所述的医护质量评价获取方法，其特征在于，所述通过分词技术对所述评价信息进行分词处理，得到多个语块，包括：
对所述评价信息中的符号标记进行识别，并根据所述符号标记对所述评价信息进行分句处理，得到多个语句；
通过分词技术对所述语句进行词语识别并切割，得到多个语段；
将所述语段输入所述基础词语数据集，对所述语段中的基础词语进行识别并删除，得到多个语块。
4.如权利要求1所述的医护质量评价获取方法，其特征在于，所述评价信息的获取途径包括利用爬虫技术在医院论坛中下载相关的评论信息。
5.如权利要求1所述的医护质量评价获取方法，其特征在于，还包括：对得到的所述综合评价以所述项目术语为项目，以所述得分为内容，生成可视化图形表格。
6.一种医护质量评价获取装置，其特征在于，包括：
词典建立模块，用于建立词典数据库；所述词典数据库包括形象词语数据集和项目术语数据集，所述形象词语数据集用于储存表达情感的形容词语，所述项目术语数据集用于储存医疗项目术语名词；所述词典数据库还包括基础词语数据集，所述基础词语数据集用于储存语法表达中的基础词语；
权值设置模块，用于对所述形象词语数据集中储存的形容词语设置不同的预设权值；
信息获取模块，用于获取患者对医护工作的评价信息；
分词处理模块，用于通过分词技术对所述评价信息进行分词处理，得到多个语块；
词语识别模块，用于通过字词识别技术将所述多个语块输入所述词典数据库中进行词语识别，提取相应的形容词语和项目术语名词，并对每个项目术语名词下的形容词语进行归类，形成多个项目数据集；其中，所述进行词语识别的步骤，具体包括：将输入的所述多个语块转换为对应的词向量序列；根据词典数据库判断词语序列是否包括情感倾向词，根据情感倾向词得到其对应的扩展向量，将扩展向量添加至词向量序列；对所述词向量序列判断输出相应的形容词语和项目术语名词；
分析统计模块，用于根据对所述形容词语设置的预设权值，分别计算每个项目术语所对应项目数据集中的形容词权值总和，得到该项目术语的得分，并对所有项目术语的得分进行分析统计，得到患者对医护质量的综合评价。
7.如权利要求6所述的医护质量评价获取装置，其特征在于，所述分词处理模块，包括：
分句处理单元，用于对所述评价信息中的符号标记进行识别，并根据所述符号标记对所述评价信息进行分句处理，得到多个语句；
语段切割单元，用于通过分词技术对所述语句进行词语识别并切割，得到多个语段；
词语识别单元，用于将所述语段输入所述基础词语数据集，对所述语段中的基础词语进行识别并删除，得到多个语块。
8.如权利要求6所述的医护质量评价获取装置，其特征在于，还包括：图形生成模块，用于对得到的所述综合评价以所述项目术语为项目，以所述得分为内容，生成可视化图形表格。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序；其中，所述计算机程序在运行时控制所述计算机可读存储介质所在的设备执行如权利要求1～5任一项所述的医护质量评价获取方法。
10.一种终端设备，其特征在于，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器在执行所述计算机程序时实现如权利要求1～5任一项所述的医护质量评价获取方法。
技术总结