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申请/专利权人：扬州大学
摘要：本发明公开了一种基于大模型增强的中文心力衰竭诊疗领域知识图谱构建方法，包括以下步骤：1通过网络爬虫搜集现有的医学资料,采集心力衰竭识数据集，2构建基于ChatGPT模型，将心力衰竭识数据集导入模型进行训练，并对模型进行微调，得到心力衰竭识语料C；3将心力衰竭识语料C进行反向提问的方法来验证得到验证语料V；4将心力衰竭识数据集与验证语料V进行融合；5将融合后的语料放进三元组抽取模型中得到三元组，构建成心力衰竭知识图谱；本发明可以作为医生和病人的辅助工具，帮助他们更好地理解、诊断和管理心衰，从而提高医疗效率和病人护理质量。
主权项：1.一种基于大模型增强的中文心力衰竭诊疗领域知识图谱构建方法，其特征在于，包括以下步骤：1通过网络爬虫搜集现有的医学资料,采集心力衰竭识数据集，2构建基于ChatGPT模型，将心力衰竭识数据集导入模型进行训练，并对模型进行微调，得到心力衰竭识语料C；3将心力衰竭识语料C进行反向提问的方法来验证得到验证语料V；4将心力衰竭识数据集与验证语料V进行融合；5将融合后的语料放进三元组抽取模型中得到三元组，构建成心力衰竭知识图谱。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 扬州大学 一种基于大模型增强的中文心力衰竭诊疗领域知识图谱构建方法
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