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摘要：本申请提供了一种医疗知识图谱构建方法和相关产品，属于人工智能与医疗技术领域，其通过构建用于抽取待识别数据中实体和实体关系的模型，对待识别数据进行实体与实体关系的抽取。将待识别数据中的实体类型分为两类，使用基于Bert模型构建的第一模型抽取第一分类下的实体，使用大模型抽取除第一分类外其他分类下的实体与实体关系，该方法降低了第一模型的计算量和人工标注的工作量，有效提高了整个实体与实体关系的抽取和识别效率。通过构建医疗领域的知识图谱，可以将分散在互联网上的医疗健康信息进行有效整合和关联，形成一个全面的知识体系。本申请的技术方案可以高效地从海量数据中提取有用的医疗信息，为用户提供便捷、智能的信息检索服务。
主权项：1.一种医疗知识图谱构建方法，其特征在于，包括：获取用于抽取待识别数据中实体与实体关系的抽取模型，所述抽取模型包括第一模型和第二模型，其中，所述第一模型用于抽取第一分类下的实体与实体关系，所述第二模型用于抽取除所述第一分类之外其他分类下的实体与实体关系；所述第一模型的构建过程包括：使用医疗相关文本数据对Bert模型进行预训练，得到初始模型；基于所述初始模型，在所述初始模型的架构上添加CRF层并利用训练数据集进行训练，得到所述第一模型；所述第二模型为参数量千亿级的大模型；利用所述抽取模型对待识别数据进行实体与实体关系的抽取；对抽取的实体与实体关系进行评价，根据评价结果对抽取的实体与实体关系执行写入医疗知识图谱或不写入医疗知识图谱的操作。
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百度查询： 科学技术文献出版社有限公司 一种医疗知识图谱构建方法和相关产品
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