实时信息抽取方法及设备的制作流程
医疗设备采购技术参数的拟定方法及流程管理
医疗设备采购技术参数的拟定方法及流程管理摘要：医疗器械采购是保证医院医疗、临床教学、科研等卫生服务正常运行的常规基础工作。
自《中华人民共和国招标和招标法》、《中华人民共和国国家采购法》颁布实施以来,招标和采购已成为公立医院采购医疗器械的主要方式。
然而,今天的医疗设备的特点是产品多样性和技术复杂性。
如何在编制招标采购文件时制定科学合理的技术参数,为医院采购低成本高质量的医疗设备,成为物资采购部门面临的难题。
关键词：医疗设备；采购技术参数；拟定方法；流程管理引言医院医疗设备保障工作是各项医疗工作得以顺利开展的基础，及时采购优质医疗设备、满足临床科室使用需求是医院设备管理工作的重要职责。
如何及时、高效地采购优质设备，不能仅依赖于临床科室，必须对广大医工人员提出更高的要求。
在这种情况下，及时拟定科学合理、系统完善的设备采购技术参数就显得尤为重要。
1现阶段技术参数拟定过程中存在的问题1.1临床需求科室重视程度严重不足临床需求科室对设备采购技术参数拟定工作的重视程度不足主要体现在以下方面。
（1）从观念上讲，有些临床科室认为设备采购是设备管理部门或采购部门的工作，自己只需提报设备使用需求，不懂招标采购如何运作，只想尽快采购心仪的设备，对参数拟定工作一笔带过。
（2）从现实来看，并不是所有临床科室都设有设备管理员岗，技术参数拟定的具体工作更多的是由护士代为完成，她们一方面要承担繁重的本职护理工作，还要抽身学习完全陌生的设备专业知识、进行市场调研、拟定设备技术参数，这可能直接降低参数拟定的质量。
例如，有的直接粘贴套用某品牌的独家参数，更有甚者直接将本该由临床科室填写的技术参数论证表发给其他公司代为填写。
1.2采购流程无合理规划设备采购的全流程没有做好规划，存在冲进度、赶时间的现象。
对于执行医疗设备年度采购计划的医院，临床需求科室、设备管理部门、采购部门如不能做到密切协调配合，也容易导致参数拟定质量的下降。
采购部门不能明确完成采购全流程的大致时间范围，设备管理部门不能根据医院整体工作安排做出合理规划，临床需求科室不能在提报采购计划之前做好充分准备，就会出现以下恶性循环：采购部门不停催促设备管理部门移交技术参数以实施采购，设备管理部门不停催促临床需求科室提交技术参数以进行论证并移交，临床科室忙着准备技术参数的同时不停催采购部门及设备管理部门抓紧采购、签订合同、送货验收，以尽快投入临床应用。
微博客蕴含交通事件信息抽取的自动标注方法
微博客蕴含交通事件信息抽取的自动标注方法仇培元;张恒才;余丽;陆锋【摘要】微博客文本蕴含丰富的实时交通事件信息,能够为现有交通信息采集手段提供补充.然而,当前事件抽取方法缺少对地理实体关系的判断过程,对涉及多个地理实体及关系表达的地理空间要素抽取效果不佳,难以准确识别交通事件信息的位置描述.该文提出一种自动标注方法,将地理实体关系识别引入事件抽取过程来解决这一问题.该方法利用条件随机场模型实现交通事件角色标注,利用支撑向量机模型实现角色关系与要素关系标注,完成了交通事件信息空间要素识别.以新浪微博为数据源开展的实验分析表明,该文所提出的微博客蕴含交通事件抽取方法,正确率和召回率均达到90％,优于现有的基于模式匹配的抽取方法.%Microblog messages usually contain a great amount of real-time traffic information which can complement the sensor based traffic information collecting technologies.In this paper,we propose an automatic event labeling method to extract traffic information from microblog messages.Specifically,we apply the spatial relation identification between geographic entities in event extraction to determine the spatial elements in traffic event messages.Firstly,a conditional random field model is used to label the event role in the message texts.Secondly,the relations between the roles and the relations between the elements are tagged by SVM models.The experiment on Sina microblogs shows the precision and recall of the proposed approach are both over 90％,which is superior to the wellknown pattern matching method.【期刊名称】《中文信息学报》【年(卷),期】2017(031)002【总页数】10页(P107-116)【关键词】微博客;信息抽取;交通事件;条件随机场;支撑向量机【作者】仇培元;张恒才;余丽;陆锋【作者单位】中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室,北京100101;中国科学院大学,北京100101;中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室,北京100101;中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室,北京100101;中国科学院大学,北京100101;中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室,北京100101【正文语种】中文【中图分类】TP391基于固定传感器或浮动车的实时交通信息采集技术虽然可有效感知道路通行状态，但难以有效捕捉突发性交通事件、特定地点交通事件、临时交通管制、新增交通限制及交通环境信息，在采集范围、更新周期、成本代价、覆盖度等方面仍存在一定的应用局限[1]。
质量安全检查报告的信息收集方法有哪些
质量安全检查报告的信息收集方法有哪些在当今社会，质量安全问题备受关注，无论是产品质量还是生产过程中的安全状况，都直接关系到企业的声誉、消费者的权益以及社会的稳定。
而要对质量安全进行准确评估和有效监管，关键在于收集全面、准确、可靠的信息，并通过质量安全检查报告将其呈现出来。
那么，质量安全检查报告的信息收集方法都有哪些呢？首先，现场观察是一种直观且重要的信息收集方式。
检查人员亲自到生产现场、施工工地、服务场所等地，直接观察操作流程、设备运行、人员工作状态等情况。
通过现场观察，可以及时发现可能存在的安全隐患、违规操作、环境不达标等问题。
比如，在一家食品加工厂，检查人员可以观察到加工车间的卫生状况、工人是否按照规范进行操作、食品包装是否符合标准等。
其次，文件审查也是不可或缺的方法之一。
这包括对企业的质量管理制度、操作流程文件、检验报告、培训记录等各类相关文件进行仔细查阅。
通过文件审查，可以了解企业是否建立了完善的质量安全管理体系，各项制度是否得到有效执行，以及以往的质量安全情况。
例如，检查建筑施工企业时，审查施工图纸、施工方案、材料检验报告等文件，能够判断施工过程是否符合规范和设计要求。
访谈相关人员是获取信息的有效途径。
与企业管理人员、一线员工、质量控制人员等进行交流，了解他们对质量安全的认识、日常工作中的困难和问题、对质量安全制度的执行情况等。
在访谈过程中，要注意提问的方式和技巧，鼓励被访谈者畅所欲言，提供真实、详细的信息。
比如，询问一线工人在操作过程中是否遇到过设备故障，以及如何处理这些故障。
抽样检测则能够从实物层面提供关键的质量信息。
对于产品质量检查，可以抽取一定数量的产品进行物理性能、化学成分、安全性等方面的检测。
对于工程质量检查，可以抽取建筑材料、构配件等进行检测。
抽样检测的结果具有较强的说服力，能够客观反映产品或工程的质量状况。
以药品生产为例，抽取一定批次的药品进行成分分析和药效检测，以确保药品的质量符合标准。
信息方法名词解释
信息方法名词解释信息方法名词是信息学中研究信息获取、处理、传输、检索和比较的相关理论和技术的综合称谓。
信息方法的概念是在现代社会中发展起来的，主要是为了解决信息繁多、变化快速的问题，以及改善信息获取和加工的有效性和效率。
信息抽取是信息获取的基本步骤，它是从复杂的信息系统中抽取有价值的信息的过程。
信息抽取技术可以用来建立分析和汇总信息，从而更好地理解信息。
通常，信息抽取技术有多种实现方法，比如人工抽取、机器学习和模式抓取等。
通常，人工抽取的信息抽取技术会较慢，但其准确度可以有保证；而机器学习和模式抓取可以提高抽取效率，但它们也会影响到准确度。
信息检索是用于搜索和找到有关信息和知识的一种技术。
它可以用来搜索文本数据库或网络索引，以便快速找到相关的信息。
信息检索的基本技术可以分为字词查找、短语搜索和句查找等。
信息比较和比较分析是指将多个文本文件或数据库中的信息进行比较，以达到某种目的的一种技术。
主要应用于文本比对、信息对比分析和知识发现等领域，有助于企业和组织更好地掌握它们的信息情况，改进管理效率。
信息处理是指收集、整理、分类、汇编、处理或转换既有信息，以获得新的信息内容的过程。
信息处理技术可以提高加工效率，减少信息的复杂度，从而更有效地提取信息和有效地传输信息。
通常，信息处理技术分为数据处理、文档处理、文本处理和图像处理等。
信息传输是指以电子的或物理的形式，将信息从一个地方传送到另一个地方的一种技术。
信息传输可以采用各种方式进行，比如电子邮件、网络传输、无线传输等。
它可以将信息从一个系统或设备传输到另一个系统或设备，并有助于信息的及时和准确传输。
以上就是关于信息方法名词的解释，其中的技术及理论可以运用在多种信息技术领域，为人们提供数据收集、处理、传输等方面的便利性。
除此以外，信息方法也在日益增多的信息技术下扮演了重要的角色，使人们能够更加有效地获取和处理相关信息。
随着信息技术的迅猛发展，信息方法也在不断发展和完善，以适应技术领域的需要。
key information extraction,kie 运用-概述说明以及解释
key information extraction,kie 运用-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述关键信息抽取（Key Information Extraction，简称KIE）是一种从大量文本数据中提取出具有特定重要性的信息的技术。
在信息爆炸的时代，人们面临着海量的文本信息，如何从中获取有用的、有价值的信息成为了一个迫切的问题。
而关键信息抽取技术的出现，有效地解决了这一难题。
关键信息抽取旨在从给定的文本中自动识别和提取出与特定领域、特定任务或特定目的相关的关键信息，这些信息通常包含着需要重点关注和深入研究的内容。
通过运用关键信息抽取技术，可以大大降低人工处理海量文本数据的成本和时间，提高工作效率和准确度。
关键信息抽取的任务主要包括实体识别、关系抽取、事件抽取、情感分析等。
实体识别旨在识别文本中的具体对象，如人名、地名、组织机构等。
关系抽取则是要识别实体之间的语义关系，如人物之间的合作关系、产品之间的竞争关系等。
而事件抽取则是从文本中抽取出具有一定含义的事件描述。
情感分析则是分析文本信息中蕴含的情感态度，如积极、消极、中性等。
为了实现关键信息抽取，研究者们提出了多种方法和技术。
传统的方法主要基于规则和模式匹配，使用人工定义的规则和模式进行信息抽取。
然而，由于规则和模式的复杂性和多样性，这种方法在实际应用中存在着一定的局限性。
近年来，随着机器学习和自然语言处理等技术的进步，基于统计和机器学习的方法被广泛应用于关键信息抽取领域，取得了令人瞩目的成绩。
本文将重点介绍关键信息抽取的定义、意义、方法和技术。
通过对关键信息抽取的深入了解，我们可以更好地利用这一技术来处理海量文本数据，从中挖掘出有价值的信息，为决策和研究提供支持。
1.2 文章结构本文将围绕关键信息抽取（Key Information Extraction, KIE）展开讨论。
首先，在引言部分（1. 引言）中，我们将对关键信息抽取进行概述，介绍其定义和意义，并概述本文的目的。
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图片简介:本技术介绍了一种实时信息抽取方法，包括：将实时接收的提问者的口语文本和回答者的口语文本同时输入至意图理解服务和实体解析服务进行处理；将当前意图和当前实体的名称和属性值同时输入至表格填充服务中；输出当前的目标实体。可以为口语对话场景的信息抽取任务特殊定制，迎合了提问者和回答者一问一答的文本输入模式，能将前一轮提问者的问题意图保存至数据库，用户回答时可以取出数据库里的问题意图，再将问题意图和候选实体进行匹配和消歧，并将每一轮用户回答的实体信息实时的输出，使得提问者可以实时的查看目标实体的结果，且无需手动录入干预，省时省力。
技术要求1.一种实时信息抽取方法，包括：
将实时接收的提问者的口语文本和回答者的口语文本同时输入至意图理解服务和实体解析服务进行处理，其中，所述意图理解服务用于对提问者的口语文本进行意图分类并输出提问者的口语文本对应的当前意图，所述实体解析服务用于抽取所述提问者的口语文本和所述回答者的口语文本中的实体并输出当前实体的名称和属性值；
将所述当前意图和所述当前实体的名称和属性值同时输入至表格填充服务中，其中，所述表格填充服务用于基于预定义的目标实体对所述当前意图和所述当前实体的名称和属性值进行关联处理得到最终的目标实体，其中，所述预定义的目标实体为预先定义的待采集的信息的名称和属性值对应的表格；
输出当前的目标实体。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述将所述当前意图和所述当前实体的名称和属性值同时输入
至表格填充服务中还包括：判断是否存在多个与所述当前意图相关的所述预定义的目标实体；若不存在多个与所述当前意图相关的所述预定义的目标实体，则将所述当前意图直接与所述当前实体的名称和属性值进行关联处理得到最终的目标实体；
若存在多个与所述当前意图相关的所述预定义的目标实体，则将所述当前意图转换成具体化意图；将所述具体化意图与所述当前实体的名称和属性值进行关联处理得到最终的目标实体。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述若存在多个与所述当前意图相关的所述预定义的目标实
体，则将所述当前意图转换成具体化意图包括：
获取上一轮的提问者的口语文本对应的意图；将所述当前意图基于上一轮的提问者的口语文本对应的意图转换成具体化意图。4.根据权利要求1所述的方法，其中，在所述将实时接收的提问者的口语文本和回答者的口语文本同
时输入至意图理解服务和实体解析服务进行处理之前，所述方法还包括：
判断所述实时接收的提问者的口语文本和回答者的口语文本中是否存在结束信号；若所述实时接收的提问者的口语文本和回答者的口语文本中不存在结束信号，将所述实时接收的提问者的口语文本和回答者的口语文本同时输入至意图理解服务和实体解析服务进行处理；
若所述实时接收的提问者的口语文本和回答者的口语文本中存在结束信号，直接输出最终的目标实体。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，在将所述当前意图和所述当前实体的名称和属性值同时输入至
表格填充服务中之后，还包括：
对所述提问者的口语文本对应的当前意图以及所述当前实体的名称和属性值进行存储。6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述对所述提问者的口语文本对应的当前意图以及所述当前实
体的名称和属性值进行存储包括：
获取所述当前意图和/或所述当前实体的名称和属性值；对上一轮的所述当前意图和/或所述当前实体的名称和属性值进行替换更新。7.一种实时信息抽取装置，包括：意图理解模块以及实体解析模块，配置为将实时接收的提问者的口语文本和回答者的口语文本同时输入至意图理解服务和实体解析服务进行处理，其中，所述意图理解服务用于对提问者的口语文本进行意图分类并输出提问者的口语文本对应的当前意图，所述实体解析服务用于抽取所述提问者的口语文本和所述回答者的口语文本中的实体并输出当前实体的名称和属性值；
表格填充模块，配置为将所述当前意图和所述当前实体的名称和属性值同时输入至表格填充服务中，其中，所述表格填充服务用于基于预定义的目标实体对所述当前意图和所述当前实体的名称和属性值进行关联处理得到最终的目标实体，其中，所述预定义的目标实体为预先定义的待采集的信息的名称和属性值对应的表格；
输出模块，配置为输出当前的目标实体。8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述表格填充模块进一步配置为：
判断是否存在多个与所述当前意图相关的所述预定义的目标实体；若不存在多个与所述当前意图相关的所述预定义的目标实体，则将所述当前意图直接与所述当前实体的名称和属性值进行关联处理得到最终的目标实体；
若存在多个与所述当前意图相关的所述预定义的目标实体，则将所述当前意图转换成具体化意图；将所述具体化意图与所述当前实体的名称和属性值进行关联处理得到最终的目标实体。9.一种电子设备，其包括：至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器，其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1至6任一项所述方法的步骤。
10.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现权利要求1至
6任一项所述方法的步骤。
技术说明书一种实时信息抽取方法及装置技术领域本技术属于信息抽取技术领域，尤其涉及一种实时信息抽取方法及装置。背景技术在口语对话场景下，如，在用户信息录入时，客服人员需针对所要录入的信息对用户进行提问，用户回答后，客服人员再将信息录入到系统。
传统的基于段落、篇章文本的实体信息抽取系统，必须等到客服人员与用户问答交互完成后，一次性将段落文本或篇章文本作为系统的输入，系统从中抽取用户所需的目标实体信息，最后以格式化的形式输出出来。
此时，若中间某个实体抽取错误或某个实体信息缺失，客服人员是无法及时修改和填补实体结果的。技术内容本技术实施例提供一种实时信息抽取方法及装置，用于至少解决上述技术问题之一。第一方面，本技术实施例提供一种实时信息抽取方法，包括：将实时接收的提问者的口语文本和回答者的口语文本同时输入至意图理解服务和实体解析服务进行处理，其中，所述意图理解服务用于对提问者的口语文本进行意图分类并输出提问者的口语文本对应的当前意图，所述实体解析服务用于抽取所述提问者的口语文本和所述回答者的口语文本中的实体并输出当前实体的名称和属性值；将所述当前意图和所述当前实体的名称和属性值同时输入至表格填充服务中，其中，所述表格填充服务用于基于预定义的目标实体对所述当前意图和所述当前实体的名称和属性值进行关联处理得到最终的目标实体，其中，所述预定义的目标实体为预先定义的待采集的信息的名称和属性值对应的表格；输出当前的目标实体。
第二方面，本技术实施例提供一种实时信息抽取装置，包括：意图理解模块以及实体解析模块，配置为将实时接收的提问者的口语文本和回答者的口语文本同时输入至意图理解服务和实体解析服务进行处理，其中，所述意图理解服务用于对提问者的口语文本进行意图分类并输出提问者的口语文本对应的当前意图，所述实体解析服务用于抽取所述提问者的口语文本和所述回答者的口语文本中的实体并输出当前实体的名称和属性值；表格填充模块，配置为将所述当前意图和所述当前实体的名称和属性值同时输入至表格填充服务中，其中，所述表格填充服务用于基于预定义的目标实体对所述当前意图和所述当前实体的名称和属性值进行关联处理得到最终的目标实体，其中，所述预定义的目标实体为预先定义的待采集的信息的名称和属性值对应的表格；输出模块，配置为输出当前的目标实体。
第三方面，提供一种电子设备，其包括：至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器，其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本技术任一实施例的多意图识别训练或使用方法的步骤。
第四方面，本技术实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非易失性计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，使所述计算机执行本技术任一实施例的多意图识别训练或使用方法的步骤。本申请的方法和装置可以为口语对话场景的信息抽取任务特殊定制，迎合了提问者和回答者一问一答的文本输入模式，能将前一轮提问者的问题意图保存至数据库，用户回答时可以取出数据库里的问题意图，再将问题意图和候选实体进行匹配和消歧，并将每一轮用户回答的实体信息实时的输出，使得提问者可以实时的查看目标实体的结果，且无需手动录入干预，省时省力，在中间有实体缺失或错误时，提问者可以实时对用户重新提问来修改结果，解决了需要在交互完成后，才能将所有文本一次性作为输入，做不到实时处理的问题。
附图说明为了更清楚地说明本技术实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本技术一实施例提供的一种识别实时信息抽取方法的流程图；图2为本技术一实施例提供的另一种识别实时信息抽取方法的流程图；图3为本技术一实施例提供的再一种识别实时信息抽取方法的流程图；图4为本技术一实施例提供的一个具体实施例的实时信息抽取方法的流程图；图5为本技术一实施例提供的另一个具体实施例的实时信息抽取方法的流程图；图6为本技术一实施例提供的一种识别实时信息抽取方法的工作流程框图；图7为本技术一实施例提供的一种识别实时信息抽取装置的框图；图8是本技术一实施例提供的电子设备的结构示意图；具体实施方式为使本技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，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，都属于本技术保护的范围。
请参考图1，其示出了本申请的识别实时信息抽取方法一实施例的流程图，本实施例的识别实时信息抽取方法可以适用于具备通讯或者实时语音对话功能的终端、如智能手机、平板、电脑等。
如图1所示，在步骤101中，将实时接收的提问者的口语文本和回答者的口语文本同时输入至意图理解服务和实体解析服务进行处理；