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申请/专利权人：王海龙
摘要：本发明涉及语言化分析技术领域，具体为一种基于大语言模型的健康需求语言化分析系统及方法，所述分析方法包括以下步骤：对用户历史症状描述文本，进行关键词提取得到关键词集合，对咨询记录进行类型划分，并确认同类咨询记录的影响因子；通过分析任意两个咨询结果之间的结果相似度，计算得到同类咨询记录的期望结果相似度；对大语言模型进行训练；提取用户实时输入的文本内容对应的关键词集合，判断是否对用户进行内容补充提醒；将文本内容输入大语言模型，得到相应的咨询结果；判断用户实时输入的文本内容对应的咨询结果是否为无效咨询；对咨询结果为无效咨询的原因进行分析，并对大语言模型进行重新训练。
主权项：1.一种基于大语言模型的健康需求语言化分析方法，其特征在于：所述分析方法包括以下步骤：步骤S100：获取用户历史每次咨询记录的症状描述文本，对症状描述文本进行关键词提取得到关键词集合；通过相邻两次咨询记录的时间间隔和关键词集合之间的相似度比较，判断是否对前一次咨询记录进行无效咨询标记；根据用户历史所有咨询记录中任意两组关键词集合之间的相似度，对咨询记录进行类型划分，并确认同类咨询记录的影响因子；步骤S200：获取同类咨询记录中不存在无效咨询标记的咨询结果，通过分析任意两个咨询结果之间的结果相似度，计算得到同类咨询记录的期望结果相似度；分析各类影响因子在同类咨询记录中的占比，确认各类影响因子的影响优先顺序；按照影响优先顺序对大语言模型进行影响因子的添加，并对大语言模型进行训练；步骤S300：提取用户实时输入的文本内容对应的关键词集合，确认文本内容的咨询类型；获取所述咨询类型对应的影响因子，判断是否对用户进行内容补充提醒；将文本内容输入大语言模型，得到相应的咨询结果；步骤S400：设定一个时间响应阈值，若用户在时间响应阈值里输入新文本内容，则提取新文本内容的新关键词集合，通过相邻两组关键词集合之间的相似度，判断用户实时输入的文本内容对应的咨询结果是否为无效咨询；对咨询结果为无效咨询的原因进行分析，并对大语言模型进行重新训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 王海龙 一种基于大语言模型的健康需求语言化分析系统及方法
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