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申请/专利权人：哈尔滨工业大学
摘要：基于大语言模型的医学知识问答系统构建方法及系统，本发明涉及计算机技术领域，特别是医学知识问答系统构建方法及系统。本发明的目的是为了解决现有针对医学的大语言模型生成的医学回答准确性低、可靠性差的问题。过程为：构建医学实体抽取模型的训练集；构建医学实体抽取模型；获得训练好的医学实体抽取模型；构建医学实体属性抽取模型的训练集；构建医学实体属性抽取模型；获得训练好的医学实体属性抽取模型；构建医学回答生成模型的训练集；构建医学回答生成模型；获得训练好的医学回答生成模型；基于训练好的医学实体抽取模型、训练好的医学实体属性抽取模型、训练好的医学回答生成模型，对待测医学问题进行处理，输出医学回答。
主权项：1.基于大语言模型的医学知识问答系统构建方法，其特征在于：所述方法具体过程为：步骤一、构建医学实体抽取模型的训练集；步骤二、构建医学实体抽取模型，医学实体抽取模型为大语言模型；步骤三、将医学实体抽取模型的训练集中医学问答文本作为医学实体抽取模型的输入，将医学实体抽取模型的训练集中医学实体作为医学实体抽取模型的输出，对医学实体抽取模型进行训练直至收敛，获得训练好的医学实体抽取模型；步骤四、构建医学实体属性抽取模型的训练集；步骤五、构建医学实体属性抽取模型，医学实体属性抽取模型为大语言模型；步骤六、将医学实体属性抽取模型的训练集中医学问答文本和医学实体作为医学实体属性抽取模型的输入，将医学实体属性抽取模型的训练集中属性作为医学实体属性抽取模型的输出，对医学实体属性抽取模型进行训练直至收敛，获得训练好的医学实体属性抽取模型；步骤七、构建医学回答生成模型的训练集；步骤八、构建医学回答生成模型，医学回答生成模型为大语言模型；步骤九、将医学回答生成模型的训练集中问题、医学知识信息作为医学回答生成模型的输入，将医学回答生成模型的训练集中医学回答作为医学回答生成模型的输出，对医学回答生成模型进行训练直至收敛，获得训练好的医学回答生成模型；步骤十、基于训练好的医学实体抽取模型、训练好的医学实体属性抽取模型、训练好的医学回答生成模型，对待测医学问题进行处理，输出医学回答。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工业大学 基于大语言模型的医学知识问答系统构建方法及系统
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