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申请/专利权人：生命奇点(北京)科技有限公司;奇点数联(北京)科技有限公司

摘要：本发明为一种对电子病历问答模型输出结果标准化的数据处理系统，系统包括：处理器和存储有计算机程序的存储器，当计算机程序被处理器执行时，实现以下步骤：根据样本数据库，获取关键实体集，将关键实体集和目标实体集输入至第一中间模型中，获取关键实体向量集和目标实体向量集，将关键实体向量集和目标实体向量集输入至第二中间模型中，获取最终实体集，获取目标模型，将第一候选实体输入至目标模型中，获取第二候选实体集以实现对目标文本的标准化处理，本发明获取目标优先级时不局限于一种方法获取，通过将多种方法进行结合的方法，提高了获取到实体对应优先级的准确度，从而使得基于电子病历问答模型输出结果对应的标准化结果更加准确。

主权项：1.一种对电子病历问答模型输出结果标准化的数据处理系统，所述系统包括：处理器和存储有计算机程序的存储器，当所述计算机程序被处理器执行时，实现以下步骤：S001，根据样本数据库，获取关键实体集，其中，所述样本数据库包括药物数据表、人体部位、ICD-10标准词库、症状体征和传染病中与异常状态相关的信息，所述关键实体集包括若干个关键实体，所述关键实体为基于样本数据库获取到的与异常状态相关的实体，其中，在001中通过如下步骤获取关键实体：S0011，根据样本数据集，获取样本实体集，其中，所述样本实体集包括若干个样本实体，所述样本实体为从样本数据集中获取到的与异常状态相关的实体；S0013，根据样本实体集，获取第一样本实体集，其中，所述第一样本实体集包括如干个第一样本实体，所述第一样本实体为基于LLM模型获取到的与样本实体相似的实体；S0015，根据第一样本实体集，获取第二样本实体集，其中，所述第二样本实体集包括若干个第二样本实体，所述第二样本实体为与第一样本实体无相似特征的实体；S0017，基于样本实体集、第一样本实体集和第二样本实体集，获取关键实体集，其中，所述关键实体集包括样本实体集、第一样本实体集和第二样本实体集；S002，将关键实体集和目标实体集输入至第一中间模型中，获取关键实体向量集和目标实体向量集；S003，将关键实体向量集和目标实体向量集输入至第二中间模型中，获取关键实体集对应的最终实体集，其中，所述第二中间模型为预设的神经网络模型，其中，在S003中通过如下步骤获取最终实体集：S0031，从关键实体向量集中获取任一关键实体向量XY=（XY1，……，XY（ab），……，XY（jk）），XY（ab）为关键实体向量中第ab位的bit值，ab=1……jk，jk为关键实体向量的比特位；S0032，获取目标实体向量集ZH={ZH1，……，ZH（cd），……，ZH（ef）}，ZH（cd）=（ZH1（cd），……，ZH（ab）（cd），……，ZH（jk）（cd）），ZH（ab）（cd）为第cd目标实体向量对应的第ab位的bit值，cd=1……ef，ef为目标实体向量的数量；S0033，根据XY和ZH，获取XY对应的第一中间优先级列表XH={XH1，……，XH（cd），……，XH（ef）}，XH（cd）为XY与ZH（cd）之间的第一中间优先级，其中，XH（cd）符合如下条件： S0034，根据XH，获取XY对应的最终实体，其中，当XH（cd）为XH中最大的第一中间优先级时，获取ZH（cd）对应的目标实体为XY对应的最终实体；S004，基于样本实体集和最终实体集，获取目标模型，其中，所述目标模型为基于样本实体集获取最终实体集过程训练出的模型；S005，获取目标文本对应的第一候选实体集，其中，所述第一候选实体集包括若干个第一候选实体，所述第一候选实体为从目标文本中获取到的实体；S006，将第一候选实体输入至目标模型中，获取目标文本对应的第二候选实体集，其中，所述第二候选实体集包括若干个第二候选实体，所述第二候选实体为基于第一候选实体和目标模型获取到的第一候选实体对应的目标实体中的实体；S007，将目标文本中的第一候选实体集替换成对应的第二候选实体集以实现对目标文本的标准化处理。

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