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申请/专利权人：北方健康医疗大数据科技有限公司
摘要：本发明属于医疗文本标注技术领域，具体提供一种基于大模型构建prompt自动标注医疗文本的方法、装置、设备及介质，所述方法包括：将医疗文本数据进行预处理生成句子样本；基于句子样本构建实体无区分类别Prompt模版，捕获医疗文本中的通用实体信息；基于捕获的通用实体信息，预设实体类型，构建实体区分类别Prompt模版，捕获医疗文本中的实体类型信息；基于捕获的实体类型信息，预设通用实体关系类型，构建实体关系无区分类别Prompt模版，捕获医疗文本中的实体关系通用信息；基于捕获的实体关系通用信息，预设实体关系类型，构建实体关系区分类别Prompt模版，捕获医疗文本中的实体关系类别信息。提高标注的效率。
主权项：1.一种基于大模型构建prompt自动标注医疗文本的方法，其特征在于，包括如下步骤：将医疗文本数据进行预处理生成句子样本；基于句子样本构建实体无区分类别Prompt模版，捕获医疗文本中的通用实体信息；基于捕获的通用实体信息，预设实体类型，构建实体区分类别Prompt模版，捕获医疗文本中的实体类型信息；基于捕获的实体类型信息，预设通用实体关系类型，构建实体关系无区分类别Prompt模版，捕获医疗文本中的实体关系通用信息；基于捕获的实体关系通用信息，预设实体关系类型，构建实体关系区分类别Prompt模版，捕获医疗文本中的实体关系类别信息；基于句子样本构建实体无区分类别Prompt模版，捕获医疗文本中的通用实体信息的步骤包括：基于句子样本，获取句子中的各字符组合；构建各字符的实体无区分类别Prompt模版；调用大模型推理服务，选择属于通用实体的字符组合，构建第一阶段输出结果；基于捕获的通用实体信息，预设实体类型，构建实体区分类别Prompt模版，捕获医疗文本中的实体类型信息的步骤包括：基于第一阶段输出结果，预设实体类别；构建各通用实体的实体区分类别Prompt模版，调用大模型推理服务，选择属于实体类别的字符组合，构建第二阶段输出结果，即捕获的实体类型信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北方健康医疗大数据科技有限公司 基于大模型构建prompt自动标注医疗文本的方法、装置、设备及介质
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