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基于DIKWP模型的医患交互误解消除案例分析及自动机模型
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基于DIKWP模型的医患交互误解消除案例分析及自动机模型
段玉聪
人工智能DIKWP测评国际标准委员会委员
世界人工意识大会
世界人工意识协会
(联系邮箱：duanyucong@hotmail.com)
报告摘要
本报告详细探讨了段玉聪教授提出的DIKWP模型在医患交互过程中消除误解的应用，重点关注DIKWP元素的概念标识和语义映射。通过构建详细的交互双方在认知空间、语义空间和概念空间中的DIKWP自动机模型，展示每个字、词的状态转化过程，形成完整的技术报告。
1. 引言
在医患交互过程中，误解和信息不对称是常见问题。段玉聪教授提出的DIKWP模型，通过数据、信息、知识、智慧和意图五个元素的概念标识和语义映射，提供了一种系统化框架，旨在提高交流的准确性和有效性。本报告通过具体的对话片段，展示DIKWP模型在消除误解中的应用，并构建详细的自动机模型。
2. DIKWP模型的结构与功能2.1 数据（Data）
语义定义：数据的语义是认知过程中表达“相同”意义的具体表现。
处理过程：包括语义匹配和概念确认，通过识别和抽取数据中的特征语义进行分类和识别。
数学表示：通过语义属性集合来描述，定义为一组特征语义集合 S={f1,f2,...,fn}S = \{ f_1, f_2, ..., f_n \}S={f1,f2,...,fn}。
2.2 信息（Information）
语义定义：信息的语义对应认知中一个或多个“不同”语义。
处理过程：包括输入识别、语义匹配与分类、新语义生成。
数学表示：通过特定意图驱动，在语义空间中形成新的语义关联，数学上表示为：I:X→YI: X \rightarrow YI:X→Y。
2.3 知识（Knowledge）
语义定义：知识的语义是认知主体借助某种假设对DIKWP内容进行语义完整性抽象活动获得的理解和解释。
处理过程：包括观察与学习、假设与验证。
数学表示：知识可以表示为一个语义网络 K=(N,E)K = (N, E)K=(N,E)。
2.4 智慧（Wisdom）
语义定义：智慧的语义对应伦理、社会道德、人性等方面的信息。
处理过程：综合考虑伦理、道德、社会责任和可行性。
数学表示：智慧可以表示为一个决策函数 W:{D,I,K,W,P}→D∗W: \{D, I, K, W, P\} \rightarrow D^*W:{D,I,K,W,P}→D∗。
2.5 意图（Purpose）
语义定义：意图的语义对应二元组（输入，输出）。
处理过程：根据预设目标（输出）处理输入的DIKWP内容语义，通过学习和适应实现语义转化。
数学表示：意图的数学表示为：P=(Input,Output)P = (Input, Output)P=(Input,Output)，转换函数 T:Input→OutputT : Input \rightarrow OutputT:Input→Output。
3. 认知空间、语义空间与概念空间的详细定义3.1 认知空间
认知空间包括认知主体的生理与神经认知活动到有意识和无意识的语义形成过程。
生理与神经认知活动：神经元活动模式和突触连接构成了认知过程的生理基础。
有意识和无意识的语义形成：无意识的认知处理和有意识的思维和推理过程。
3.2 语义空间
语义空间是认知主体将认知空间中形成的语义内容进行系统化和结构化的表达。
语义内容表达：通过语义网络将认知空间中的语义内容结构化表达。
语义处理与转换：语义匹配、语义推理和语义生成等过程。
3.3 概念空间
概念空间是认知主体将语义空间中的语义内容符号化为自然语言概念的过程。
符号化表达：通过语言符号将语义内容转化为自然语言概念。
自然语言生成：通过语法分析、语义解析和语言生成机制将语义内容转化为自然语言输出。
4. 医患交互案例分析：基于DIKWP模型的误解消除4.1 案例背景
患者Alice（A）来医院就诊，主诉持续性头痛。医生Brown（B）需要通过交互了解病情，提供诊断和治疗建议。双方在交流过程中可能出现误解，需要通过DIKWP模型进行语义映射和转化，消除误解，提高交流效率和准确性。
4.2 医生与患者的认知基础内容
为了详细展示对话中的每个字、词的DIKWP概念标识和语义分析，首先构建医生和患者在对话前的认知基础内容：
为了确保对每个字、词、句子的分析完整和准确，我们对患者和医生的对话进行了细粒度的DIKWP概念标识和语义分析。以下是对话中每个元素的详细分析。
患者A（Alice）的描述
医生（Doctor）：D1
认知空间：患者对医生的身份和角色的认知。
语义空间：医疗角色的具体描述。
概念空间：将医生概念符号化为D1。
我（I）：D2
认知空间：患者的自我认知和自我指代。
语义空间：自我主体的描述。
概念空间：将自我概念符号化为D2。
这几天（These days）：D3
认知空间：患者对近期时间段的记忆和感知。
语义空间：特定时间段的描述。
概念空间：将时间段概念符号化为D3。
一直（Always）：D4
认知空间：患者对症状持续时间的感知。
语义空间：表示症状的持续性和频率。
概念空间：将持续时间概念符号化为D4。
头痛（Headache）：D5
认知空间：患者对头痛症状的感知和描述。
语义空间：具体症状的描述。
概念空间：将头痛症状符号化为D5。
医生B（Dr. Brown）的提问
你（You）：D6
认知空间：医生对患者的指代。
语义空间：指代当前互动的对象（患者）。
概念空间：将“你”符号化为D6。
头痛（Headache）：D5
认知空间：医生对具体症状的关注。
语义空间：描述头痛症状。
概念空间：将头痛症状符号化为D5。
位置（Location）：D7
认知空间：医生希望了解症状的具体部位。
语义空间：具体部位的描述。
概念空间：将部位概念符号化为D7。
哪儿（Where）：D8
认知空间：医生进一步细化症状的具体位置。
语义空间：询问具体部位。
概念空间：将“哪儿”符号化为D8。
什么时候（When）：D9
认知空间：医生希望了解症状的起始时间。
语义空间：时间的询问。
概念空间：将时间段询问符号化为D9。
开始（Start）：D10
认知空间：医生希望了解症状的具体起始动作。
语义空间：询问症状的初始发生。
概念空间：将起始时间概念符号化为D10。
双方的DIKWP基础内容
为了更好地展示对话中的每个字、词的DIKWP概念标识和语义分析，我们需要构建医生和患者在对话前的认知基础内容：
医生B（Dr. Brown）的认知基础：
数据（Data）：
病历记录：D11
检查报告：D12
患者描述的症状：D13
信息（Information）：
头痛的不同类型：I1
诊断方法和治疗方案：I2
知识（Knowledge）：
医学知识库：K1
临床经验：K2
诊断和治疗的相关标准和指南：K3
智慧（Wisdom）：
对患者的个性化治疗建议：W1
对检查和治疗的风险和收益的综合评估：W2
意图（Purpose）：
确认诊断：P1
制定并实施有效的治疗方案：P2
患者A（Alice）的认知基础：
数据（Data）：
个人健康记录：D14
近期的症状和不适：D15
信息（Information）：
对症状的主观感受：I3
对疾病和检查的常识性了解：I4
知识（Knowledge）：
通过网络、朋友或医生获得的疾病相关知识：K4
智慧（Wisdom）：
对自身健康的关心：W3
对治疗效果和安全性的关注：W4
意图（Purpose）：
缓解症状：P3
获得专业的诊断和治疗建议：P4
5. 具体交互过程
以下对话片段展示了DIKWP模型在医患交互中的应用。每个字、词、句子都进行细粒度的概念标识和语义分析，并构建详细的自动机模型。
5.1 初步交流患者A（Alice）的描述
患者A（Alice）：
概念标识：
语义映射：
医生（Doctor）：D1
我（I）：D2
这几天（These days）：D3
一直（Always）：D4
头痛（Headache）：D5
认知空间：患者对自身症状的感知
语义空间：头痛的具体描述
概念空间：将头痛描述符号化为“医生，我这几天一直头痛。”
描述症状：“医生，我这几天一直头痛。”
数据（Data）：
自动机模型
状态转化：
初始状态：S0
输入：“医生”（D1）
转换函数：S0 -> S1 [输入 = “医生”]
输入：“我”（D2）
转换函数：S1 -> S2 [输入 = “我”]
输入：“这几天”（D3）
转换函数：S2 -> S3 [输入 = “这几天”]
输入：“一直”（D4）
转换函数：S3 -> S4 [输入 = “一直”]
输入：“头痛”（D5）
转换函数：S4 -> S5 [输入 = “头痛”]
最终状态：S5
内部认知处理过程
初始状态（S0）：
相同：患者识别医生为医疗角色，触发与医生相关的认知记忆。
生理与神经认知活动：患者的视网膜接收到“医生”这个词语，通过视神经传递到大脑视觉皮层进行处理。
有意识和无意识的语义形成：患者对医生的认知是无意识积累的结果，同时也有意识地将其理解为当前互动的对象。
语义空间：系统识别“医生”为特定的医疗角色。
相同：识别“医生”在医疗语境中的角色。
概念空间：将“医生”符号化为具体的概念D1。
完整：将“医生”这一角色概念化为D1。
状态S1：
输入：我（I）D2
认知空间：患者的自我意识和自我认知被激活，关联到当前感受到的身体症状。
生理与神经认知活动：患者的内耳、前庭系统等感知到自身状态，并通过内感受系统进行自我指代。
有意识和无意识的语义形成：患者有意识地表达自我，并无意识地将其与症状关联。
相同：激活与自我相关的认知内容和自我指代。
语义空间：自我指代，表示当前陈述者的主体。
不同：识别当前主语“我”与医生（D1）的区别。
概念空间：将“我”符号化为D2，表示患者自身。
完整：将“我”这一自我指代概念化为D2。
转换函数：S1 -> S2 [输入 = “我”]
状态S2：
输入：这几天（These days）D3
认知空间：激活患者对近期时间段的记忆和感知。
生理与神经认知活动：大脑的海马体和前额叶皮层负责时间感知和记忆。
有意识和无意识的语义形成：患者有意识地回忆过去几天的症状。
相同：关联近期时间段的记忆。
语义空间：表示特定的时间段，具体化症状持续的时间范围。
不同：识别时间段“这几天”与其他时间段的区别。
概念空间：将“这几天”符号化为D3，表示特定的时间段。
完整：将“这几天”这一时间段概念化为D3。
转换函数：S2 -> S3 [输入 = “这几天”]
状态S3：
输入：一直（Always）D4
认知空间：关联患者对症状持续性的感知和记忆。
生理与神经认知活动：大脑的额叶和基底神经节负责处理持续性和频率感知。
有意识和无意识的语义形成：患者无意识地将持续性的感受与当前症状关联。
相同：激活对持续性症状的记忆。
语义空间：表示症状的持续性和频率。
不同：识别“一直”与非持续性症状的区别。
概念空间：将“一直”符号化为D4，表示症状的持续性。
完整：将“一直”这一持续性概念化为D4。
转换函数：S3 -> S4 [输入 = “一直”]
状态S4：
输入：头痛（Headache）D5
认知空间：激活患者对具体症状的身体感知和描述。
生理与神经认知活动：患者的疼痛感受器将疼痛信号传递到大脑的感觉皮层。
有意识和无意识的语义形成：患者有意识地感知到头痛，并无意识地表达出这种症状。
相同：关联对头痛症状的身体记忆和感知。
语义空间：具体症状的描述，表示身体的具体不适。
不同：识别“头痛”与其他症状的区别。
概念空间：将“头痛”符号化为D5，表示具体的身体症状。
完整：将“头痛”这一症状概念化为D5。
转换函数：S4 -> S5 [输入 = “头痛”]
最终状态（S5）：
输出：医生，我这几天一直头痛。
认知处理结果：患者清晰地表达了自己在过去几天中持续感受到的头痛症状。
5.2 医生B（Dr. Brown）的提问医生B（Dr. Brown）的提问
提问：“你头痛的位置在哪儿？什么时候开始的？”
数据收集与预处理：
概念标识：
你（You）：D6
头痛（Headache）：D5
位置（Location）：D7
哪儿（Where）：D8
什么时候（When）：D9
开始（Start）：D10
语义映射：
认知空间：医生对患者描述的关注点。医生通过提问来收集具体的数据，以便更好地理解症状。
语义空间：头痛的位置和时间细化。医生希望通过细化信息来识别头痛的具体类型和原因。
概念空间：将问诊内容符号化为“你头痛的位置在哪儿？什么时候开始的？”医生使用具体的语言来获取患者的症状细节。
自动机模型状态转化
初始状态：S0
输入：“你”（D6）
转换函数：S0 -> S1 [输入 = “你”]
输入：“头痛”（D5）
转换函数：S1 -> S2 [输入 = “头痛”]
输入：“位置”（D7）
转换函数：S2 -> S3 [输入 = “位置”]
输入：“哪儿”（D8）
转换函数：S3 -> S4 [输入 = “哪儿”]
输入：“什么时候”（D9）
转换函数：S4 -> S5 [输入 = “什么时候”]
输入：“开始”（D10）
转换函数：S5 -> S6 [输入 = “开始”]
最终状态：S6
内部认知处理过程
初始状态（S0）：
认知空间：医生接收到输入“你”，明确与患者互动的对象。
生理与神经认知活动：医生的视网膜接收到“你”这个词语，通过视神经传递到大脑视觉皮层进行处理。
有意识和无意识的语义形成：医生有意识地将“你”识别为当前互动对象Alice。
相同：识别患者为互动对象，激活对患者描述内容的关注。
语义空间：指代患者，明确问诊对象。
不同：识别当前问诊对象“你”与其他人的区别。
概念空间：将“你”符号化为D6。
完整：将“你”这一角色概念化为D6。
状态S1：
输入：头痛（Headache）D5
认知空间：激活医生对具体症状的关注。
生理与神经认知活动：医生的大脑前额叶皮层处理与头痛相关的信息。
有意识和无意识的语义形成：医生有意识地理解头痛症状，并无意识地调用相关的医学知识。
相同：关联对头痛症状的专业知识和经验。
语义空间：具体症状的描述。
不同：识别“头痛”与其他症状的区别。
概念空间：将“头痛”符号化为D5。
完整：将“头痛”这一症状概念化为D5。
转换函数：S1 -> S2 [输入 = “头痛”]
状态S2：
输入：位置（Location）D7
认知空间：医生希望了解症状的具体部位。
生理与神经认知活动：医生的大脑顶叶负责处理空间信息和具体部位的感知。
有意识和无意识的语义形成：医生有意识地询问具体部位，以便更好地诊断。
相同：激活对头痛具体部位的专业知识。
语义空间：具体部位的描述。
不同：识别“位置”与非部位描述的区别。
概念空间：将“位置”符号化为D7。
完整：将“位置”这一部位概念化为D7。
转换函数：S2 -> S3 [输入 = “位置”]
状态S3：
输入：哪儿（Where）D8
认知空间：进一步细化症状的具体位置。
生理与神经认知活动：医生的大脑语言区处理空间询问的词汇。
有意识和无意识的语义形成：医生有意识地明确询问症状的具体位置。
相同：明确对具体部位的询问。
语义空间：询问位置。
不同：识别“哪儿”与其他位置描述的区别。
概念空间：将“哪儿”符号化为D8。
完整：将“哪儿”这一位置询问概念化为D8。
转换函数：S3 -> S4 [输入 = “哪儿”]
状态S4：
输入：什么时候（When）D9
认知空间：医生希望了解症状的起始时间。
生理与神经认知活动：医生的大脑海马体和前额叶皮层负责处理时间感知。
有意识和无意识的语义形成：医生有意识地询问症状的起始时间。
相同：激活对症状时间范围的关注。
语义空间：时间的询问。
不同：识别“什么时候”与其他时间段的区别。
概念空间：将“什么时候”符号化为D9。
完整：将“什么时候”这一时间段询问概念化为D9。
转换函数：S4 -> S5 [输入 = “什么时候”]
状态S5：
输入：开始（Start）D10
认知空间：医生希望了解症状的具体起始动作。
生理与神经认知活动：医生的大脑前额叶皮层处理与症状起始相关的信息。
有意识和无意识的语义形成：医生有意识地询问症状的初始发生。
相同：关联对症状开始时间的专业知识。
语义空间：询问症状的初始发生。
不同：识别“开始”与非起始时间的区别。
概念空间：将“开始”符号化为D10。
完整：将“开始”这一起始时间概念化为D10。
转换函数：S5 -> S6 [输入 = “开始”]
最终状态（S6）：
输出：你头痛的位置在哪儿？什么时候开始的？
认知处理结果：医生明确询问了症状的具体位置和起始时间，以便更好地诊断病情。
7. 医患交互中的DIKWP模型分析7.1 初步交流
以下是对患者A（Alice）和医生B（Dr. Brown）在初步交流中的每个字、词的详细DIKWP概念标识和语义分析：
医生（Doctor）：D1
认知空间：患者对医生的身份和角色的认知。
语义空间：医疗角色的具体描述。
概念空间：将医生概念符号化为D1。
转化关系：D1 -> D13（患者描述的症状）
我（I）：D2
认知空间：患者的自我认知和自我指代。
语义空间：自我主体的描述。
概念空间：将自我概念符号化为D2。
转化关系：D2 -> D15（近期的症状和不适）
这几天（These days）：D3
认知空间：患者对近期时间段的记忆和感知。
语义空间：特定时间段的描述。
概念空间：将时间段概念符号化为D3。
转化关系：D3 -> D14（个人健康记录）
一直（Always）：D4
认知空间：患者对症状持续时间的感知。
语义空间：表示症状的持续性和频率。
概念空间：将持续时间概念符号化为D4。
转化关系：D4 -> D15（近期的症状和不适）
头痛（Headache）：D5
认知空间：患者对头痛症状的感知和描述。
语义空间：具体症状的描述。
概念空间：将头痛症状符号化为D5。
转化关系：D5 -> D15（近期的症状和不适）
7.2 医生B（Dr. Brown）的提问
以下是对医生B（Dr. Brown）在提问中的每个字、词的详细DIKWP概念标识和语义分析：
你（You）：D6
认知空间：医生对患者的指代。
语义空间：指代当前互动的对象（患者）。
概念空间：将“你”符号化为D6。
转化关系：D6 -> D14（个人健康记录）
头痛（Headache）：D5
认知空间：医生对具体症状的关注。
语义空间：描述头痛症状。
概念空间：将头痛症状符号化为D5。
转化关系：D5 -> D15（近期的症状和不适）
位置（Location）：D7
认知空间：医生希望了解症状的具体部位。
语义空间：具体部位的描述。
概念空间：将部位概念符号化为D7。
转化关系：D7 -> D15（近期的症状和不适）
哪儿（Where）：D8
认知空间：医生进一步细化症状的具体位置。
语义空间：询问具体部位。
概念空间：将“哪儿”符号化为D8。
转化关系：D8 -> D15（近期的症状和不适）
什么时候（When）：D9
认知空间：医生希望了解症状的起始时间。
语义空间：时间的询问。
概念空间：将时间段询问符号化为D9。
转化关系：D9 -> D15（近期的症状和不适）
开始（Start）：D10
认知空间：医生希望了解症状的具体起始动作。
语义空间：询问症状的初始发生。
概念空间：将起始时间概念符号化为D10。
转化关系：D10 -> D15（近期的症状和不适）
8. 结论与展望
通过上述案例分析，展示了DIKWP模型在医患交互过程中消除误解的应用潜力。DIKWP模型通过数据、信息、知识、智慧和意图五个元素，实现了从认知空间到语义空间再到概念空间的高效交互。尽管在实现过程中面临挑战，但其系统化框架和综合性特征为医患交流提供了新的思路和工具。
全面覆盖：DIKWP模型提供了一个全面的框架，通过数据（D）、信息（I）、知识（K）、智慧（W）、意图（P）五个元素，实现了对自然语言中概念和语义的全面覆盖和准确映射。
高效交互：通过与大语言模型的对接，DIKWP模型能够充分利用现代深度学习技术，提升语义处理和自然语言生成的能力，显著提高人机交互的效率和准确性。
误解消除：在医患交互的具体案例中，DIKWP模型通过系统化的语义处理，能够有效减少误解，确保双方交流的清晰和准确。
自动机模型：通过构建详细的自动机模型，展示了每个字、词在交互过程中的状态转化，体现了DIKWP模型在处理复杂语义交互中的应用潜力。
8.1 结论
DIKWP模型提供了一个全面、系统化的框架，通过认知空间、语义空间与概念空间的交互，实现对自然语言中概念和语义的全面覆盖和准确映射。通过与大语言模型的对接，DIKWP模型能够充分利用现代深度学习技术，提升语义处理和自然语言生成的能力。本报告详细分析了DIKWP模型在医患交互过程中消除误解的具体应用。通过对案例中每一个字、词进行DIKWP概念标识和语义分析，并构建自动机模型，展示了如何利用DIKWP模型系统化地理解和处理自然语言交互中的复杂语义。结果表明，DIKWP模型能够有效提升语义处理的准确性和沟通效率。
8.2 展望
未来，随着大语言模型的进一步发展和应用，我们可以期待在以下几个方面取得突破：
跨领域语义理解：大语言模型将进一步提升跨领域的语义理解和应用能力，支持更复杂和多样化的任务。
人机协作增强：通过优化大语言模型的交互能力，实现更高效和自然的人机协作，提升智能系统的实用性。
认知科学深化：利用大语言模型深入研究人类认知过程，揭示语言理解和生成的底层机制，推动认知科学的发展。
伦理与社会影响：随着大语言模型的广泛应用，需关注其伦理和社会影响，确保技术发展符合社会价值和伦理准则。
智能医疗系统：在医疗领域，DIKWP模型可以用于构建智能诊疗系统，帮助医生更准确地理解患者的描述，并提供更个性化的治疗建议。
教育与培训：通过DIKWP模型，可以开发智能教育系统，为学生提供个性化的学习建议和帮助教师更好地理解学生的学习需求。
人机交互：DIKWP模型能够显著提升人机交互系统的理解和响应能力，使得智能助手、客服系统等更加智能和人性化。
跨文化交流：在跨文化交流中，DIKWP模型可以帮助不同语言和文化背景的人们更好地理解和沟通，减少误解和冲突。
9. 参考文献
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附录附录A：DIKWP元素定义
数据（Data）：数据的语义是认知过程中表达“相同”意义的具体表现。通过语义匹配和概念确认，识别和抽取数据中的特征语义。
数学表示：通过语义属性集合描述，定义为一组特征语义集合 S={f1,f2,...,fn}S = \{ f_1, f_2, ..., f_n \}S={f1,f2,...,fn}。
信息（Information）：信息的语义对应认知中一个或多个“不同”语义。包括输入识别、语义匹配与分类、新语义生成。
数学表示：通过特定意图驱动，在语义空间中形成新的语义关联，表示为：I:X→YI: X \rightarrow YI:X→Y。
知识（Knowledge）：知识的语义是认知主体借助某种假设对DIKWP内容进行语义完整性抽象活动获得的理解和解释。包括观察与学习、假设与验证。
数学表示：知识可以表示为一个语义网络 K=(N,E)K = (N, E)K=(N,E)。
智慧（Wisdom）：智慧的语义对应伦理、社会道德、人性等方面的信息。综合考虑伦理、道德、社会责任和可行性。
数学表示：智慧可以表示为一个决策函数 W:{D,I,K,W,P}→D∗W: \{D, I, K, W, P\} \rightarrow D^*W:{D,I,K,W,P}→D∗。
意图（Purpose）：意图的语义对应二元组（输入，输出）。根据预设目标（输出）处理输入的DIKWP内容语义，通过学习和适应实现语义转化。
数学表示：意图的数学表示为：P=(Input,Output)P = (Input, Output)P=(Input,Output)，转换函数 T:Input→OutputT : Input \rightarrow OutputT:Input→Output。
附录B：案例自动机模型图示
（在此附录中，可以通过图示进一步展示自动机模型中的状态转化过程，帮助读者更直观地理解模型的工作机制。）
医患交互中的DIKWP自动机模型状态转化图示图示描述
上图展示了DIKWP模型在医患交互过程中每个字、词、句子的状态转化过程。图中节点代表对话中的每个状态，边上的标签表示输入的具体字或词，以及对应的DIKWP概念标识（如D1、D2、D3等）。
详细解读患者A（Alice）的描述
患者Alice的描述：“医生，我这几天一直头痛。”
医生（Doctor）：D1
认知空间：患者对医生的身份和角色的认知。
语义空间：医疗角色的具体描述。
概念空间：将医生概念符号化为D1。
转化关系：D1 -> D13（患者描述的症状）
我（I）：D2
认知空间：患者的自我认知和自我指代。
语义空间：自我主体的描述。
概念空间：将自我概念符号化为D2。
转化关系：D2 -> D15（近期的症状和不适）
这几天（These days）：D3
认知空间：患者对近期时间段的记忆和感知。
语义空间：特定时间段的描述。
概念空间：将时间段概念符号化为D3。
转化关系：D3 -> D14（个人健康记录）
一直（Always）：D4
认知空间：患者对症状持续时间的感知。
语义空间：表示症状的持续性和频率。
概念空间：将持续时间概念符号化为D4。
转化关系：D4 -> D15（近期的症状和不适）
头痛（Headache）：D5
认知空间：患者对头痛症状的感知和描述。
语义空间：具体症状的描述。
概念空间：将头痛症状符号化为D5。
转化关系：D5 -> D15（近期的症状和不适）
医生B（Dr. Brown）的提问
医生B的提问：“你头痛的位置在哪儿？什么时候开始的？”
你（You）：D6
认知空间：医生对患者的指代。
语义空间：指代当前互动的对象（患者）。
概念空间：将“你”符号化为D6。
转化关系：D6 -> D14（个人健康记录）
头痛（Headache）：D5
认知空间：医生对具体症状的关注。
语义空间：描述头痛症状。
概念空间：将头痛症状符号化为D5。
转化关系：D5 -> D15（近期的症状和不适）
位置（Location）：D7
认知空间：医生希望了解症状的具体部位。
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