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申请/专利权人：复旦大学;复旦大学附属儿科医院
摘要：本发明提出了一种基于知识增强的大型语言模型的选择题库自动生成方法。此方法的高效地结合了专业的医学教材内容与自动化技术，确保生成的医学选择题不仅准确、相关，而且具有教育和评估的实际价值。通过智能化的文本处理和关键词提取，以及专业知识库的利用，该系统显著提高了医学教育材料制备的效率和质量，同时为医学生提供个性化和挑战性强的学习材料。
主权项：1.一种基于知识增强的大型语言模型的选择题库自动生成方法，其特征在于，包括：步骤T1，检索，根据用户请求从外部知识源检索相关上下文，先要构建出向量数据库；步骤T2，用户查询和检索到的附加上下文被整合并填充到提示模板中；步骤T3，对原始文本进行摘要提取；步骤T4，部署Python关键字提取器PKE库，自动从摘要文本中提取关键字；步骤T5，对于T4提取出的每个关键字，执行一个句子映射过程；步骤T6，生成干扰选项；步骤T7，生成选择题。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 复旦大学 复旦大学附属儿科医院 基于知识增强的大型语言模型的选择题库自动生成方法
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