(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210226653.6 (22)申请日 2022.03.09 (71)申请人 北京百度网讯科技有限公司 地址 100085 北京市海淀区上地十街10号 百度大厦2层 (72)发明人 胡康　郑宇宏　郑烨翰　徐伟建　 彭卫华　吕雅娟　 (74)专利代理 机构 北京市汉坤律师事务所 11602 专利代理师 姜浩然　吴丽丽 (51)Int.Cl. G06F 16/2457(2019.01) G06F 16/35(2019.01) G06F 40/30(2020.01) G06N 20/00(2019.01)G16H 50/20(2018.01) G16H 40/20(2018.01) G06Q 10/06(2012.01) (54)发明名称 数据处理方法、 数据处理装置、 电子设备和 介质 (57)摘要 本公开提供了一种数据处理方法、 数据处理 装置、 电子设备和介质， 涉及知识图谱等人工智 能技术领域， 可应用于智慧医疗等场景。 实现方 案为： 确定待排序的多个候选对象和用于所述多 个候选对象的至少一个资源对象； 对于所述多个 候选对象中的每个候选对象， 确定所述至少一个 资源对象中与该候选对象有关的资源集合， 基于 所确定的资源集合确定用于该候选对象的资源 消耗量； 以及基于所述多个候选对象的资源消耗 量对所述多个候选对象进行排序。 权利要求书2页 说明书11页 附图3页 CN 114579626 A 2022.06.03 CN 114579626 A 1.一种数据处 理方法， 包括： 确定待排序的多个候选对象和用于所述多个候选对象的至少一个资源 对象； 对于所述多个候选对象中的每 个候选对象， 确定所述至少一个资源 对象中与该候选对象有关的资源集 合， 基于所确定的资源集 合确定用于该候选对象的资源消耗 量； 以及 基于所述多个候选对象的资源消耗 量对所述多个候选对象进行排序。 2.如权利要求1所述的数据处理方法， 其中， 确定所述至少一个资源对象中与 该候选对 象有关的资源集 合包括： 对于每个资源对象， 利用机器学习模型对该候选对象和该资源 对象进行处 理； 以及 基于所述机器学习模型的输出确定该资源对象与 该候选对象有关， 其中所述机器学习 模型的输出指示该候选对象和该资源项目之间的关联性。 3.如权利要求2所述的数据处理方法， 其中， 所述机器学习 模型包括自然语言预训练模 型和分类模型。 4.如权利要求1 ‑3中任一项所述的数据处理方法， 其中， 确定待排序的多个候选对象和 用于所述多个候选对象的至少一个资源 对象包括： 获取病案信息； 以及 从所述病案信息中识别所述多个候选对象和所述至少一个资源 对象。 5.如权利要求 4所述的数据处 理方法， 其中， 所述 候选对象包括诊断结果。 6.如权利要求4所述的数据处理方法， 其中， 所述资源对象包括收费项目和资源占用时 长中的至少一种。 7.如权利要求5所述的数据处 理方法， 还 包括： 基于所述排序确定所述多个候选对象中的目标诊断结果， 其中所述目标诊断结果具有 最高的资源消耗 量。 8.如权利要求7所述的数据处理方法， 其中， 基于所述多个候选对象的资源消耗量对所 述多个候选对象进行排序包括： 对所述多个候选对象进行分类， 以得到第一候选对象集合和第二候选对象集合， 其中 所述第一候选对象集合包括第一类型的诊断结果， 第二候选对象集合包括第二类型的诊断 结果， 并且所述第一类型的诊断结果的优先级高于所述第二类型的诊断结果的优先级； 对所述第一 候选对象集 合中的候选对象进行排序； 对所述第二 候选对象集 合中的候选对象进行排序； 以及 将所述第一 候选对象集 合中具有最高资源消耗 量的诊断结果确定为目标诊断结果。 9.一种数据处 理装置， 包括： 对象确定单元， 被配置成确定待排序的多个候选对象和用于所述多个候选对象的至少 一个资源 对象； 资源消耗确定单 元， 被配置成： 对于所述多个候选对象中的每 个候选对象， 确定所述至少一个资源 对象中与该候选对象有关的资源集 合， 基于所确定的资源集 合确定用于该候选对象的资源消耗 量； 以及 排序单元， 被配置成基于所述多个候选对象的资源消耗量对所述多个候选对象进行排权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114579626 A 2序。 10.如权利要求9所述的数据处 理装置， 其中， 所述资源消耗确定单 元被配置成： 对于每个资源对象， 利用机器学习模型对该候选对象和该资源 对象进行处 理； 以及 基于所述机器学习模型的输出确定该资源对象与 该候选对象有关， 其中所述机器学习 模型的输出指示该候选对象和该资源项目之间的关联性。 11.如权利要求10所述的数据处理装置， 其中， 所述机器学习模型包括自然语言预训练 模型和分类模型。 12.如权利要求9 ‑11中任一项所述的数据处理装置， 其中， 所述对象确定单元被配置 成： 获取病案信息； 以及 从所述病案信息中识别所述多个候选对象和所述至少一个资源 对象。 13.如权利要求12所述的数据处 理装置， 其中， 所述 候选对象包括诊断结果。 14.如权利要求12所述的数据处理装置， 其中， 所述资源对象包括收费项目和资源占用 时长中的至少一种。 15.如权利要求13所述的数据处 理装置， 还 包括： 目标诊断结果确定单元， 被配置成基于所述排序确定所述多个候选对象中的目标诊断 结果， 其中所述目标诊断结果具有最高的资源消耗 量。 16.如权利要求15所述的数据处 理方法， 其中， 所述 排序单元被配置成： 对所述多个候选对象进行分类， 以得到第一候选对象集合和第二候选对象集合， 其中 所述第一候选对象集合包括第一类型的诊断结果， 第二候选对象集合包括第二类型的诊断 结果， 并且所述第一类型的诊断结果的优先级高于所述第二类型的诊断结果的优先级； 对所述第一 候选对象集 合中的候选对象进行排序； 对所述第二 候选对象集 合中的候选对象进行排序； 以及 将所述第一 候选对象集 合中具有最高资源消耗 量的诊断结果确定为目标诊断结果。 17.一种电子设备， 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 ‑8中任一项所述的方法。 18.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质， 其中， 所述计算机指令用于 使所述计算机执 行根据权利要求1 ‑8中任一项所述的方法。 19.一种计算机程序产品， 包括计算机程序， 其中， 所述计算机程序在被处理器执行时 实现权利要求1 ‑8中任一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114579626 A 3