CN106815479A - 牲畜养殖远程诊断系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种牲畜养殖远程诊断系统及方法，所述系统包括语言标签化装置、疾病症状及方案数据库、自动诊断单元、诊断结果及应对方案提供单元，其中语言标签化装置包括语言分类器和标签提取器，将接收到的咨询内容区分为背景语言、症状语言和问题语言，并将背景语言中的背景标签与背景标签值提取出来，将症状语言中的症状标签与症状标签值提取出来，将问题语言中的问题标签提取出来；自动诊断单元确定能够匹配的症状，并计算各种疾病的匹配症状概率和，确定匹配症状概率和最大的疾病。本发明的牲畜养殖远程诊断系统及方法，能够用于牲畜疾病的自动诊断。

Description

牲畜养殖远程诊断系统及方法

技术领域

本发明涉及计算机网络远程诊断技术，特别是涉及到牲畜养殖的远程诊断技术。

背景技术

现代农牧业中，为了提高产值、降低成本，畜牧养殖越来越朝着大规模、自动化的方向发展，例如现代养殖工业中，可能需要一个管理人员同时饲养数千头牲畜，因此需要采用现代的自动化养殖设备来辅助牲畜的管理。自动化养殖设备中，对于牲畜养殖过程中的上料、饲喂、清粪、诊断、屠宰等程序大部分依赖于自动控制设备来实现。

这其中有一项重要的业务就是对于牲畜的远程诊断。通常意义上讲，远程诊断会诊在兽医和患病牲畜之间建立起全新的联系，使患病牲畜在原地即可接受远地兽医的会诊。远程诊断运用计算机、通信、医疗技术与设备，通过数据、文字、语音和图像资料的远距离传送，实现兽医对患病牲畜的诊断。远程诊断不仅仅是诊断问题，还包括通讯网络、数据库等各方面问题，并且需要把它们集成到网络系统中。

首先，远程诊断在一定程度上缓解了我国兽医资源分布极不平衡的现状。利用远程会诊系统可以让欠发达地区的牲畜也能够接受兽医对其的兽病治疗。其次远程诊断缓解了偏远地区的牲畜疾病诊断费用高的问题。中国幅员辽阔，边远地区的牲畜养殖，由于当地的兽医力量比较薄弱，往往难以得到及时的治疗。而远程会诊系统可以无需兽医上门或者直接让牲畜在牲畜栏内就能得到相应的治疗，大大减少了相关费用和工作量。

但是远程诊断需要兽医在线回复，如果兽医无法在线对患病牲畜的诊断问题进行及时的回复，则容易导致病患牲畜得不到及时的治疗。

发明内容

本发明的目的在于克服远程诊断需要兽医在线回复，如果兽医无法在线对患病牲畜的诊断问题进行及时的回复，则容易导致病患牲畜得不到及时的治疗的问题，提供一种牲畜养殖远程诊断系统。

需要说明的是，本发明的技术方案并非如何诊断和治疗牲畜疾病，而是关注于如何从远程用户提供的咨询信息中获取机器能够识别、匹配的内容，如何与数据库内存储的信息进行匹配。

为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案。

一种牲畜养殖远程诊断系统，所述牲畜养殖远程诊断系统包括语言标签化装置、疾病症状及方案数据库、自动诊断单元、诊断结果及应对方案提供单元，其中语言标签化单元连接至自动诊断单元，疾病症状数据库连接至自动诊断单元和诊断结果及应对方案提供单元，自动诊断单元还连接至诊断结果及应对方案提供单元，其中，

语言标签化装置包括语言分类器和标签提取器，其中语言分类器将接收到的咨询内容区分为背景语言、症状语言和问题语言，标签提取器将背景语言中的背景标签与背景标签值提取出来，将症状语言中的症状标签与症状标签值提取出来，将问题语言中的问题标签提取出来；

疾病症状及方案数据库包括各种疾病的各种症状的症状概率以及针对各症状的应对方法，所述症状概率中的症状名与标签提取器所能够提取的症状标签相对应；

自动诊断单元获取症状标签与症状标签值，与各种疾病的症状概率进行比较，确定能够匹配的症状，并计算各种疾病的匹配症状概率和，确定匹配症状概率和最大的疾病；

诊断结果及应对方案提供单元提供匹配症状概率和最大的疾病及其匹配症状概率和，并根据所述匹配症状概率和最大的疾病中能够匹配的症状提供该症状的应对方法。

其中，所述疾病症状及方案数据库按照牲畜种类及牲畜背景特征，以不同子类别存放各种疾病的症状概率与针对各症状的应对方法，相应地，所述自动诊断单元根据背景标签与背景标签值选择确定的子类别，利用症状标签与症状标签值，与该子类别中各种疾病的症状概率进行比较。

另外，当所述自动诊断单元无法通过背景标签与背景标签值选择确定的子类别时，利用症状标签与症状标签值，与所有子类别中各种疾病的症状概率进行比较，确定各子类别能够匹配的症状，并计算各子类别下各种疾病的匹配症状概率和，确定各子类别下的匹配症状概率和最大的疾病；

相应地，诊断结果及应对方案提供单元按照不同子类别，分别提供匹配症状概率和最大的疾病及其匹配症状概率和，并根据能够匹配的症状提供该症状的应对方法。

其中，所述语言分类器根据关键词、标点符号以及数字将接收到的咨询内容区分为背景语言、症状语言和问题语言。

所述标签提取器分别存放多组背景标签、症状标签和问题标签，每一组背景标签、症状标签或问题标签中包括所述标签的一个以上近似用语，

标签提取器遍历背景语言，匹配每个背景标签的全部近似用语，确定能匹配上的背景标签，根据背景语言中匹配背景标签处的上下文，确定背景标签值；

标签提取器遍历症状语言，匹配每个症状标签的全部近似用语，确定能匹配上的症状标签，根据症状语言中匹配症状标签处的上下文，确定症状标签值；

标签提取器遍历问题语言，匹配每个问题标签的全部近似用语，确定能匹配上的问题标签。

所述疾病症状及方案数据库包括各种疾病的各种症状的归一化症状概率，所述归一化症状概率是指针对一种疾病，具体症状的概率在所述症状概率占全部症状概率中和的比例。

所述自动诊断单元计算各种疾病的匹配归一化症状概率和，确定匹配归一化症状概率和最大的疾病，当所述匹配归一化症状概率和最大的疾病的归一化症状概率和小于预定阈值时，所述自动诊断单元提供诊断失败的结果，相应地，诊断结果及应对方案提供单元提供诊断失败的结果及建议增加症状描述语言作为应对方案。

所述疾病症状及方案数据库还包括针对各种疾病关于不同问题标签的模式化回答语段，所述诊断结果及应对方案提供单元还根据所述匹配症状概率和最大的疾病，以及语言标签化装置确定的问题标签，利用疾病症状及方案数据库中存储的模式化回答语段，提供匹配症状概率和最大的疾病的确定的问题标签对应的模式化回答语段。

一种牲畜养殖远程诊断方法，所述方法包括以下步骤：

A、将接收到的咨询内容区分为背景语言、症状语言和问题语言；

B、将背景语言中的背景标签与背景标签值提取出来，将症状语言中的症状标签与症状标签值提取出来，将问题语言中的问题标签提取出来；

C、利用所述症状标签与症状标签值，与各种疾病的症状概率进行比较，确定能够匹配的症状，并计算各种疾病的匹配症状概率和，确定匹配症状概率和最大的疾病；

D、提供匹配症状概率和最大的疾病及其匹配症状概率和，并根据所述匹配症状概率和最大的疾病中能够匹配的症状提供该症状的应对方法。

特别地，在步骤B中，进一步包括：

B1、遍历背景语言，匹配每个背景标签的全部近似用语，确定能匹配上的背景标签，根据背景语言中匹配背景标签处的上下文，确定背景标签值；

B2、遍历症状语言，匹配每个症状标签的全部近似用语，确定能匹配上的症状标签，根据症状语言中匹配症状标签处的上下文，确定症状标签值；

B3、遍历问题语言，匹配每个问题标签的全部近似用语，确定能匹配上的问题标签。

通过本发明的牲畜养殖远程诊断系统，能够自动将接收到的咨询内容区分为背景语言、症状语言和问题语言；并将背景语言中的背景标签与背景标签值提取出来，将症状语言中的症状标签与症状标签值提取出来，将问题语言中的问题标签提取出来，无需兽医在场即可进行诊断。

另外，通过本发明的牲畜养殖远程诊断系统，能够根据不同子类别，分别提供匹配症状概率和最大的疾病及其匹配症状概率和，并根据能够匹配的症状提供该症状的应对方法，因此提供更精细的远程诊断。

另外，通过本发明的牲畜养殖远程诊断系统，能够利用疾病症状及方案数据库中存储的模式化回答语段，提供匹配症状概率和最大的疾病的确定的问题标签对应的模式化回答语段。

附图说明

图1是根据本发明具体实施方式中牲畜养殖远程诊断系统的系统结构示意图。

图2是根据本发明具体实施方式中牲畜养殖远程诊断系统的系统结构示意图。

图3是根据本发明具体实施方式中牲畜养殖远程诊断方法的流程示意图。

图4是是根据本发明具体实施方式中牲畜养殖远程诊断系统的系统结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图，对本发明作详细说明。

以下公开详细的示范实施例。然而，此处公开的具体结构和功能细节仅仅是出于描述示范实施例的目的。

然而，应该理解，本发明不局限于公开的具体示范实施例，而是覆盖落入本公开范围内的所有修改、等同物和替换物。在对全部附图的描述中，相同的附图标记表示相同的元件。

参阅附图，本说明书所附图式所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本发明可实施的限定条件，故不具技术上的实质意义，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本发明所能产生的功效及所能达成的目的下，均应仍落在本发明所揭示的技术内容得能涵盖的范围内。同时，本说明书中所引用的位置限定用语，亦仅为便于叙述的明了，而非用以限定本发明可实施的范围，其相对关系的改变或调整，在无实质变更技术内容下，当亦视为本发明可实施的范畴。

同时应该理解，如在此所用的术语“和/或”包括一个或多个相关的列出项的任意和所有组合。另外应该理解，当部件或单元被称为“连接”或“耦接”到另一部件或单元时，它可以直接连接或耦接到其他部件或单元，或者也可以存在中间部件或单元。此外，用来描述部件或单元之间关系的其他词语应该按照相同的方式理解(例如，“之间”对“直接之间”、“相邻”对“直接相邻”等)。

实施方式一

如图1及图2所示，在本发明具体实施方式一中，公开了一种牲畜养殖远程诊断系统，所述牲畜养殖远程诊断系统包括语言标签化装置、疾病症状及方案数据库、自动诊断单元、诊断结果及应对方案提供单元，其中语言标签化单元连接至自动诊断单元，疾病症状数据库连接至自动诊断单元和诊断结果及应对方案提供单元，自动诊断单元还连接至诊断结果及应对方案提供单元，其中，

语言标签化装置包括语言分类器和标签提取器，其中语言分类器将接收到的咨询内容区分为背景语言、症状语言和问题语言，标签提取器将背景语言中的背景标签与背景标签值提取出来，将症状语言中的症状标签与症状标签值提取出来，将问题语言中的问题标签提取出来；

疾病症状及方案数据库包括各种疾病的各种症状的症状概率以及针对各症状的应对方法，所述症状概率中的症状名与标签提取器所能够提取的症状标签相对应；

自动诊断单元获取症状标签与症状标签值，与各种疾病的症状概率进行比较，确定能够匹配的症状，并计算各种疾病的匹配症状概率和，确定匹配症状概率和最大的疾病；

诊断结果及应对方案提供单元提供匹配症状概率和最大的疾病及其匹配症状概率和，并根据所述匹配症状概率和最大的疾病中能够匹配的症状提供该症状的应对方法。

所述牲畜养殖远程诊断系统是应用于网络服务的，接收到用户的咨询请求，用户的咨询请求一般是比较口语化的，例如如下咨询请求内容。

用户输入为：我家猪发病好几天了，情况是0-28天哺乳仔猪，体温升高(40度以上)、我家猪发病好几天了，就是全身抽搐，检查后有淋巴结和扁桃体肿大，请各位老师帮忙看一下怎么回事。

这样，语言分类器首先进行区分为：

背景语言：“0-28天哺乳仔猪”；

症状语言：“猪发病好几天了”、“体温升高(40度以上)”、“全身抽搐”和“检查后有淋巴结和扁桃体肿大”；

问题语言：“请各位老师帮忙看一下怎么回事”。

接下来标签提取器将背景语言中的背景标签与背景标签值提取出来，将症状语言中的症状标签与症状标签值提取出来，将问题语言中的问题标签提取出来。

在本实施方式中背景标签为“猪”，背景标签值为“0-28天”；

症状标签为“体温”、“全身”、“淋巴结”和“扁桃体”，对应的症状标签值为“40度”、“抽搐”、“有”和“肿大”；

问题标签为“怎么回事”。

接下来自动诊断单元自动诊断单元获取症状标签与症状标签值，与各种疾病的症状概率进行比较，确定能够匹配的症状，并计算各种疾病的匹配症状概率和，确定匹配症状概率和最大的疾病。

例如自动诊断单元经过查询后知悉，如果针对狂犬疾病，其体温高概率为90％，全身抽搐概率为80％，扁桃体肿大概率为70％。

如果针对猪链球菌病，其体温高概率为80％，全身抽搐概率为20％，扁桃体肿大的概率为50％，淋巴结有的概率为30％。

经过比较，自动诊断单元确定匹配症状概率和最大的疾病为该牲畜患上了狂犬病。

这样，诊断结果及应对方案提供单元可以直接向用户反馈结果：“该牲畜可能患上了狂犬疾病，其应对方案为注射某某试剂”。

通过本实施方式可以看出，本发明具体实施方式中的牲畜远程诊断系统能够在没有兽医的参与下，自行提取用户输入的咨询信息中的内容，并进行诊断和反馈。

另外，如图4所示，本发明的牲畜养殖远程诊断系统的结果还可以提供给兽医作为参考，由兽医对用户提问进行回复。

实施方式二

其中，所述疾病症状及方案数据库按照牲畜种类及牲畜背景特征，以不同子类别存放各种疾病的症状概率与针对各症状的应对方法，相应地，所述自动诊断单元根据背景标签与背景标签值选择确定的子类别，利用症状标签与症状标签值，与该子类别中各种疾病的症状概率进行比较。

另外，当所述自动诊断单元无法通过背景标签与背景标签值选择确定的子类别时，利用症状标签与症状标签值，与所有子类别中各种疾病的症状概率进行比较，确定各子类别能够匹配的症状，并计算各子类别下各种疾病的匹配症状概率和，确定各子类别下的匹配症状概率和最大的疾病；

相应地，诊断结果及应对方案提供单元按照不同子类别，分别提供匹配症状概率和最大的疾病及其匹配症状概率和，并根据能够匹配的症状提供该症状的应对方法。

在本实施方式中，可以更加精确地进行诊断，例如同样是猪的疾病，所述疾病症状及方案数据库按照仔猪、半成年猪和成年猪来进行区分子类别，自动诊断单元可以按照不同子类别下的症状进行分别诊断。

例如针对相同的症状，仔猪和成年猪可能属于不同的疾病，这样根据背景标签与背景标签值选择确定的子类别，能够获得更加准确的信息。

如果用户提供的咨询信息中，不具有与子类别对应的背景标签与背景标签值，那么自动诊断单元查询各种子类别下的症状概率，相应地，诊断结果及应对方案提供单元按照不同子类别，分别提供匹配症状概率和最大的疾病及其匹配症状概率和，例如：“如果是仔猪，则可能是病症1，其症状概率和为x％，如果是成年猪，可能是病症2，其症状概率和为y％。”

实施方式三

所述语言分类器根据关键词、标点符号以及数字将接收到的咨询内容区分为背景语言、症状语言和问题语言。

所述标签提取器分别存放多组背景标签、症状标签和问题标签，每一组背景标签、症状标签或问题标签中包括所述标签的一个以上近似用语，

标签提取器遍历背景语言，匹配每个背景标签的全部近似用语，确定能匹配上的背景标签，根据背景语言中匹配背景标签处的上下文，确定背景标签值；

标签提取器遍历症状语言，匹配每个症状标签的全部近似用语，确定能匹配上的症状标签，根据症状语言中匹配症状标签处的上下文，确定症状标签值；

标签提取器遍历问题语言，匹配每个问题标签的全部近似用语，确定能匹配上的问题标签。

对于语言分类器而言，例如可以通过问号来确定问题语言，可以通过顿号或联系逗号来推测症状语言，通过数字和关键词来将接收到的咨询内容区分为背景语言、症状语言和问题语言。

对于标签提取器而言，其存放有多组标签，每一组标签实际上包括多个近似用语，例如“体温”、“温度”、“温度计”等为同一组标签，这样可以对症状语言进行模糊识别。

标签提取器遍历背景语言，匹配每个背景标签的全部近似用语，确定能匹配上的背景标签，根据背景语言中匹配背景标签处的上下文，确定背景标签值。例如首先获取“仔猪”的背景标签，然后找到其标签值“28天”。

然后标签提取器遍历症状语言，匹配每个症状标签的全部近似用语，确定能匹配上的症状标签，根据症状语言中匹配症状标签处的上下文，确定症状标签值，例如症状标签为“体温”、“全身”、“淋巴结”和“扁桃体”，对应的症状标签值为“40度”、“抽搐”、“有”和“肿大”等。

通过这样的方式，语言标签化装置进行了背景语言、症状语言和问题语言的区分，以及各种标签和对应的标签值的提取。

实施方式四

所述疾病症状及方案数据库包括各种疾病的各种症状的归一化症状概率，所述归一化症状概率是指针对一种疾病，具体症状的概率在所述症状概率占全部症状概率中和的比例。

例如针对狂犬疾病而言，其体温高概率为90％，全身抽搐概率为80％，扁桃体肿大的概率为70％、口吐白沫概率为60％。则归一化后的体温高概率为0.9/(0.89+0.8+0.7+0.6)＝30％，归一化后的全身抽搐概率为0.8/(0.89+0.8+0.7+0.6)＝26.7％，归一化后的扁桃体肿大的概率为0.7/(0.89+0.8+0.7+0.6)＝23％，归一化后的口吐白沫概率为0.6/(0.89+0.8+0.7+0.6)＝20％。

所述自动诊断单元计算各种疾病的匹配归一化症状概率和，确定匹配归一化症状概率和最大的疾病，当所述匹配归一化症状概率和最大的疾病的归一化症状概率和小于预定阈值时，所述自动诊断单元提供诊断失败的结果，相应地，诊断结果及应对方案提供单元提供诊断失败的结果及建议增加症状描述语言作为应对方案。

其中，所述预定阈值根据具体情况而改变，例如当预定阈值为40％，而用户输入的咨询信息内容不充分时，其仅输入了“口吐白沫”这一症状标签和症状标签值，通过匹配后，匹配归一化症状概率和最大的疾病的归一化症状概率和为20％，小于预设的阈值40％，此时自动诊断单元确定为无法正确诊断，则诊断结果及应对方案提供单元提供的反馈信息为“无法诊断，请补充更多的症状”。

所述疾病症状及方案数据库还包括针对各种疾病关于不同问题标签的模式化回答语段，所述诊断结果及应对方案提供单元还根据所述匹配症状概率和最大的疾病，以及语言标签化装置确定的问题标签，利用疾病症状及方案数据库中存储的模式化回答语段，提供匹配症状概率和最大的疾病的确定的问题标签对应的模式化回答语段。

实施方式五

与本发明的牲畜养殖远程诊断系统相对应，如图3所示，本发明具体实施方式中还包括一种牲畜远程诊断方法。

所述方法包括以下步骤：

A、将接收到的咨询内容区分为背景语言、症状语言和问题语言；

B、将背景语言中的背景标签与背景标签值提取出来，将症状语言中的症状标签与症状标签值提取出来，将问题语言中的问题标签提取出来；

C、利用所述症状标签与症状标签值，与各种疾病的症状概率进行比较，确定能够匹配的症状，并计算各种疾病的匹配症状概率和，确定匹配症状概率和最大的疾病；

D、提供匹配症状概率和最大的疾病及其匹配症状概率和，并根据所述匹配症状概率和最大的疾病中能够匹配的症状提供该症状的应对方法。

特别地，在步骤B中，进一步包括：

B1、遍历背景语言，匹配每个背景标签的全部近似用语，确定能匹配上的背景标签，根据背景语言中匹配背景标签处的上下文，确定背景标签值；

B2、遍历症状语言，匹配每个症状标签的全部近似用语，确定能匹配上的症状标签，根据症状语言中匹配症状标签处的上下文，确定症状标签值；

B3、遍历问题语言，匹配每个问题标签的全部近似用语，确定能匹配上的问题标签。

需要说明的是，上述实施方式仅为本发明较佳的实施方案，不能将其理解为对本发明保护范围的限制，在未脱离本发明构思前提下，对本发明所做的任何微小变化与修饰均属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种牲畜养殖远程诊断系统，所述牲畜养殖远程诊断系统包括语言标签化装置、疾病症状及方案数据库、自动诊断单元、诊断结果及应对方案提供单元，其中语言标签化单元连接至自动诊断单元，疾病症状数据库连接至自动诊断单元和诊断结果及应对方案提供单元，自动诊断单元还连接至诊断结果及应对方案提供单元，其中，

语言标签化装置包括语言分类器和标签提取器，其中语言分类器将接收到的咨询内容区分为背景语言、症状语言和问题语言，标签提取器将背景语言中的背景标签与背景标签值提取出来，将症状语言中的症状标签与症状标签值提取出来，将问题语言中的问题标签提取出来；

疾病症状及方案数据库包括各种疾病的各种症状的症状概率以及针对各症状的应对方法，所述症状概率中的症状名与标签提取器所能够提取的症状标签相对应；

自动诊断单元获取症状标签与症状标签值，与各种疾病的症状概率进行比较，确定能够匹配的症状，并计算各种疾病的匹配症状概率和，确定匹配症状概率和最大的疾病；

诊断结果及应对方案提供单元提供匹配症状概率和最大的疾病及其匹配症状概率和，并根据所述匹配症状概率和最大的疾病中能够匹配的症状提供该症状的应对方法。

2.根据权利要求1中所述的牲畜养殖远程诊断系统，其特征在于，所述疾病症状及方案数据库按照牲畜种类及牲畜背景特征，以不同子类别存放各种疾病的症状概率与针对各症状的应对方法，相应地，所述自动诊断单元根据背景标签与背景标签值选择确定的子类别，利用症状标签与症状标签值，与该子类别中各种疾病的症状概率进行比较。

3.根据权利要求2中所述的牲畜养殖远程诊断系统，其特征在于，所述自动诊断单元无法通过背景标签与背景标签值选择确定的子类别时，利用症状标签与症状标签值，与所有子类别中各种疾病的症状概率进行比较，确定各子类别能够匹配的症状，并计算各子类别下各种疾病的匹配症状概率和，确定各子类别下的匹配症状概率和最大的疾病；

相应地，诊断结果及应对方案提供单元按照不同子类别，分别提供匹配症状概率和最大的疾病及其匹配症状概率和，并根据能够匹配的症状提供该症状的应对方法。

4.根据权利要求1中所述的牲畜养殖远程诊断系统，其特征在于，所述语言分类器根据关键词、标点符号以及数字将接收到的咨询内容区分为背景语言、症状语言和问题语言。

5.根据权利要求1中所述的牲畜养殖远程诊断系统，其特征在于，所述标签提取器分别存放多组背景标签、症状标签和问题标签，每一组背景标签、症状标签或问题标签中包括所述标签的一个以上近似用语，

标签提取器遍历背景语言，匹配每个背景标签的全部近似用语，确定能匹配上的背景标签，根据背景语言中匹配背景标签处的上下文，确定背景标签值；

标签提取器遍历症状语言，匹配每个症状标签的全部近似用语，确定能匹配上的症状标签，根据症状语言中匹配症状标签处的上下文，确定症状标签值；

标签提取器遍历问题语言，匹配每个问题标签的全部近似用语，确定能匹配上的问题标签。

6.根据权利要求1中所述的牲畜养殖远程诊断系统，其特征在于，所述疾病症状及方案数据库包括各种疾病的各种症状的归一化症状概率，所述归一化症状概率是指针对一种疾病，具体症状的概率在所述症状概率占全部症状概率中和的比例。

7.根据权利要求6中所述的牲畜养殖远程诊断系统，其特征在于，所述自动诊断单元计算各种疾病的匹配归一化症状概率和，确定匹配归一化症状概率和最大的疾病，当所述匹配归一化症状概率和最大的疾病的归一化症状概率和小于预定阈值时，所述自动诊断单元提供诊断失败的结果，相应地，诊断结果及应对方案提供单元提供诊断失败的结果及建议增加症状描述语言作为应对方案。

8.根据权利要求1中所述的牲畜养殖远程诊断系统，其特征在于，所述疾病症状及方案数据库还包括针对各种疾病关于不同问题标签的模式化回答语段，所述诊断结果及应对方案提供单元还根据所述匹配症状概率和最大的疾病，以及语言标签化装置确定的问题标签，利用疾病症状及方案数据库中存储的模式化回答语段，提供匹配症状概率和最大的疾病的确定的问题标签对应的模式化回答语段。

9.一种牲畜养殖远程诊断方法，所述方法包括以下步骤：

A、将接收到的咨询内容区分为背景语言、症状语言和问题语言；

B、将背景语言中的背景标签与背景标签值提取出来，将症状语言中的症状标签与症状标签值提取出来，将问题语言中的问题标签提取出来；

C、利用所述症状标签与症状标签值，与各种疾病的症状概率进行比较，确定能够匹配的症状，并计算各种疾病的匹配症状概率和，确定匹配症状概率和最大的疾病；

D、提供匹配症状概率和最大的疾病及其匹配症状概率和，并根据所述匹配症状概率和最大的疾病中能够匹配的症状提供该症状的应对方法。

10.根据权利要求9中所述的牲畜养殖远程诊断方法，其特征在于，步骤B中，进一步包括：

B1、遍历背景语言，匹配每个背景标签的全部近似用语，确定能匹配上的背景标签，根据背景语言中匹配背景标签处的上下文，确定背景标签值；

B2、遍历症状语言，匹配每个症状标签的全部近似用语，确定能匹配上的症状标签，根据症状语言中匹配症状标签处的上下文，确定症状标签值；

B3、遍历问题语言，匹配每个问题标签的全部近似用语，确定能匹配上的问题标签。