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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：本发明属于医学数据处理技术领域，具体提供一种基于大模型的变量提取方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括如下步骤：构建包含输入文本、预期输出和变量对应的正则表达式的训练数据集；加载DeepSeek‑Coder模型；将输入文本和预期输出通过提示词输入DeepSeek‑Coder模型生成的变量的正则表达式；计算生成的每个变量的正则表达式与预期输出之间的差异，使用优化算法根据总损失更新模型参数；将新病历数据输入训练完成的DeepSeek‑Coder模型，生成对应的正则表达式，利用生成的正则表达式，从病历数据中抽取所需变量。极大地提高了数据处理的效率和准确性，降低了人力成本。
主权项：1.一种基于大模型的变量提取方法，其特征在于，包括如下步骤：收集非结构化病例数据，构建包含输入文本、预期输出和变量对应的正则表达式的训练数据集；加载DeepSeek-Coder模型，并初始化模型的超参数，所述超参数包括学习率、批大小、训练轮数；将输入文本和预期输出通过提示词输入DeepSeek-Coder模型，并获取DeepSeek-Coder模型根据训练数据中的输入提示词和预期输出生成的变量的正则表达式；计算生成的每个变量的正则表达式与预期输出之间的差异，并对所有变量的差异求和得到整个输入文本的总损失；使用优化算法根据总损失更新模型参数；达到训练轮数或总损失值小于设定值时，得到训练完成的DeepSeek-Coder模型，并将训练完成的模型进行保存；将新病历数据输入训练完成的DeepSeek-Coder模型，生成对应的正则表达式，利用生成的正则表达式，从病历数据中抽取所需变量。
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 一种基于大模型的变量提取方法、装置、设备及存储介质
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