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申请/专利权人：中山大学
摘要：本发明公开了一种基于医疗知识图谱的多重耐药菌知识问答方法和系统，该方法包括：构建原始多重耐药菌数据文档；构建多重耐药菌知识图谱；生成本地多重耐药菌知识文档；通用大语言学习模型进行训练，得到多重耐药菌大语言学习模型；构建本地多重耐药菌数据库；基于用户查询信息在本地多重耐药菌数据库中进行搜索，得到知识信息；构建第一提示信息，并输入到多重耐药菌大语言学习模型中，输出答案信息。该系统包括原始数据采集模块、多重耐药菌关系抽取模块、通用大语言学习模型、模型训练模块、本地数据库构建模块、搜索模块和答案输出模块。通过使用本发明能够提供更为高效、精确的多重耐药菌防治方案。本发明可广泛应用于医疗健康技术领域。
主权项：1.一种基于医疗知识图谱的多重耐药菌知识问答方法，其特征在于，包括以下步骤：构建原始多重耐药菌数据文档；基于多重耐药菌关系抽取模型对所述原始多重耐药菌数据文档进行知识关系提取，得到多重耐药菌知识图谱；构建通用大语言学习模型，以所述多重耐药菌知识图谱和结构化文本信息为输入，生成本地多重耐药菌知识文档；基于所述多重耐药菌知识图谱对所述通用大语言学习模型进行训练，得到多重耐药菌大语言学习模型；基于所述本地多重耐药菌知识文档构建本地多重耐药菌数据库；基于用户查询信息在所述本地多重耐药菌数据库中进行搜索，得到知识信息；基于所述知识信息和用户查询信息构建第一提示信息，并将所述第一提示信息输入到所述多重耐药菌大语言学习模型中，输出答案信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中山大学 一种基于医疗知识图谱的多重耐药菌知识问答方法和系统
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