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摘要：基于大语言模型的医疗文书正则表达式生成方法和装置，属于医疗信息管理领域，尤其涉及医疗文书的结构化处理；解决了现有使用正则表达式对非结构化医疗文书进行结构化处理过程中所存在的正则表达式的编写和阅读都较为困难的问题，以及手工编写和优化正则表达式的过程，既耗时又容易出错，难以满足实时性需求，同时人力成本高和沟通复杂性大的问题；所述方法包括以下步骤：将正确匹配结果、错误匹配结果、实际医疗文本中匹配结果遗漏的内容以及自然语言批注输入微调后的大语言模型，获得本次迭代优化后的正则表达式的步骤。所述的基于大语言模型的医疗文书正则表达式生成方法和装置，适用于对非结构化医疗文书进行结构化处理。
主权项：1.基于大语言模型的医疗文书正则表达式生成方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：获取微调后的大语言模型的步骤；获取实际医疗文本中医疗术语和逻辑规则的自然语言描述，并将所述自然语言描述作为微调后的大语言模型的输入，生成初始正则表达式的步骤；对初始正则表达式进行迭代优化的步骤；每一次迭代优化的步骤包括如下步骤：采用上一次迭代优化后的正则表达式对实际医疗文本中的医疗术语和逻辑规则进行匹配，获得匹配结果；其中，第一次迭代优化的上一次迭代优化后的正则表达式为初始正则表达式的步骤；根据实际医疗文本和匹配结果，标识出正确匹配结果、错误匹配结果以及实际医疗文本中匹配结果遗漏的内容，并采用自然语言批注的步骤；将正确匹配结果、错误匹配结果、实际医疗文本中匹配结果遗漏的内容以及自然语言批注作为反馈信息输入微调后的大语言模型，获得本次迭代优化后的正则表达式的步骤；根据本次迭代优化后的正则表达式，判断是否满足迭代优化结束条件的步骤：若满足迭代优化结束条件，则将本次迭代优化后的正则表达式作为最终生成的正则表达式，将最后一次迭代优化的微调后的大语言模型作为最终的大语言模型的步骤；否则，继续下一次迭代优化的步骤；所述方法还包括以下步骤：采用最终的大语言模型对最终生成的正则表达式进行解析，获得其自然语言描述的步骤；所述方法还包括以下步骤：根据最终生成的正则表达式的自然语言描述，形成自然语言描述文档。
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