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申请/专利权人：青岛山大齐鲁医院(山东大学齐鲁医院(青岛))
摘要：本发明涉及人工智能技术领域，具体提供了一种基于语言大模型的糖尿病咨询交互方法及装置，其中，该方法包括：获取医疗数据集中的医疗样本序列；根据实体识别模型确定医疗样本序列中的实体；实体识别模型用于先确定输入序列中每个字向量属于实体的概率信息，之后结合字向量的概率信息进行实体识别；根据实体生成医疗知识图谱；根据医疗知识图谱构建医疗问答系统；医疗问答系统用于反馈与医疗问题文本相对应的回复信息。本发明实施例可以自动回答用户提问的医疗专业问题，且实体识别模型结合是否为实体概率信息对输入序列进行实体识别，可以更准确地提取出输入序列中的实体，能够保证构建医疗问答系统的准确性。
主权项：1.一种基于语言大模型的糖尿病咨询交互方法，其特征在于，通过基于语言的实体识别模型进行糖尿病的咨询，包括：获取医疗数据集中的医疗样本序列；根据实体识别模型确定所述医疗样本序列中的实体；所述实体识别模型用于先确定输入序列中每个字向量属于实体的概率信息，之后结合所述字向量的概率信息进行实体识别；根据所述实体生成医疗知识图谱；根据所述医疗知识图谱构建医疗问答系统；所述医疗问答系统用于在获取到用户输入的医疗问题文本时，反馈与所述医疗问题文本相对应的回复信息；其中，所述实体识别模型包括：编码层、第一预测层、融合层、第二预测层和条件随机场层；所述编码层用于对输入序列进行编码处理，确定输入序列中每个字对应的字向量；所述第一预测层用于对所述编码层生成的字向量进行实体概率预测，确定每个字向量属于实体的概率信息；所述融合层用于对所述字向量和所述字向量的概率信息进行融合，生成与所述字向量对应的融合向量；所述第二预测层用于对所述融合层生成的融合向量进行实体识别，确定每个融合向量对应的实体类型分值；所述条件随机场层用于根据所述实体类型分值确定所述字向量对应的实体标签。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 青岛山大齐鲁医院(山东大学齐鲁医院(青岛)) 基于语言大模型的糖尿病咨询交互方法及装置
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