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申请/专利权人：三峡大学
申请日：2024-03-29
公开（公告）日：2024-07-05
公开（公告）号：CN118296121A
主分类号：G06F16/332
分类号：G06F16/332;G06F16/33;G06F16/35;G06F40/151;G06F40/186;G16H50/20;G16H70/00;G16H80/00;G06F18/243
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.23#实质审查的生效;2024.07.05#公开
摘要：本发明公开了一种基于大语言模型的医学术语标准化辅助诊断方法，包括以下步骤：利用先进的自然语言处理技术，特别是大型预训练语言模型；通过独特上下文学习ICL和思维链CoT提示的比较说明的训练方法，利用多轮与大语言模型训练对话，建立最优对话策略；结合特定数据集进行模型训练，最后，通过Gradio启动Web模式，提供用户友好的界面，使医生和研究人员能够轻松利用该工具进行医学术语的查询、标准化和消歧。同时，该界面生成的数据可以被提取出来，供其他自然语言处理的研究使用，进一步推动医学文本处理领域的发展。
主权项：1.一种基于大语言模型的医学术语标准化辅助诊断方法，其特征是包括以下步骤：S1、环境准备与大模型构建：使用自然语言处理技术，尤其是基于大型预训练语言模型；S2、大语言模型训练：实施思维链训练方法，先采用半自动化方法，通过使用由人工编写的任务描述组成的种子集来获得专用的语料提示词模版，根据语料提示词模版的多轮对话能够体现出思维链对数据集的推理能力；S3、数据集的整合：整合特定数据集进行模型训练，以此构建大语言模型的本地知识库的数据，排除无关数据对大预言模型的干扰。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 三峡大学 一种基于大语言模型的医学术语标准化辅助诊断方法
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