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申请/专利权人：西安快鱼科技有限公司
摘要：本发明涉及多模态大模型技术领域，一种基于多模态大模型的关键信息提取方法及系统，包括：根据迭代训练数据对初始多模态大模型进行训练，对迭代多模态大模型进行预测误差验证，得到最大预测误差，判断最大预测误差是否小于预测误差阈值，若不小于，则更新训练后备数据、初始多模态大模型及初始采样比例，并返回训练，若小于，则将迭代多模态大模型作为目标多模态大模型，根据多模态医疗当前数据，利用目标多模态大模型进行病名预测，根据预测病名在多模态医疗当前数据中提取关键信息。本发明可解决当前多模态大模型的训练过程存在训练效率低、训练效果差的问题。
主权项：1.一种基于多模态大模型的关键信息提取方法，其特征在于，所述方法包括：获取多模态医疗训练数据，其中，所述多模态医疗训练数据包括：医疗文本训练数据、医疗影像训练数据、医疗发声训练数据及确诊病名训练数据；根据预设的单位验证数据量在多模态医疗训练数据中提取预测验证数据，得到训练后备数据，获取初始多模态大模型，其中，所述初始多模态大模型基于BP神经网络构建；根据预设的单位训练数据量及初始采样比例在所述训练后备数据中提取迭代训练数据，得到迭代后备数据；利用所述迭代训练数据对所述初始多模态大模型进行训练，得到迭代多模态大模型；利用所述预测验证数据对所述迭代多模态大模型进行预测误差验证，得到预测误差比例及最大预测误差；判断所述最大预测误差是否小于预设的预测误差阈值；若所述最大预测误差不小于预测误差阈值，则分别利用所述迭代后备数据、迭代多模态大模型及预测误差比例更新所述训练后备数据、初始多模态大模型及初始采样比例，并返回上述根据预设的单位训练数据量及初始采样比例在所述训练后备数据中提取迭代训练数据的步骤；若所述最大预测误差小于预测误差阈值，则将所述迭代多模态大模型作为目标多模态大模型；接收多模态医疗当前数据，根据所述多模态医疗当前数据，利用所述目标多模态大模型进行病名预测，得到预测病名；根据所述预测病名在所述多模态医疗当前数据中提取关键信息。
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百度查询： 西安快鱼科技有限公司 基于多模态大模型的关键信息提取方法及系统
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