本发明专利技术涉及一种GPT模型自适应处理方法和装置，其中，方法包括：收集医学领域相关材料，并根据医学领域的分类对所述材料设置标签；使用设置有标签的材料对GPT模型进行训练，得到医学领域知识图谱模型；所述医学领域知识图谱模型接收到用户查询请求后，根据用户查询请求确定用户查询的特定领域，并从所述特定领域中找出与用户查询内容相关的回复。本发明专利技术能够提供更高的灵活性、自适应性和交互性。自适应性和交互性。自适应性和交互性。
【技术实现步骤摘要】
一种GPT模型自适应处理方法和装置
[0001]本专利技术涉及人工智能
，特别是涉及一种GPT模型自适应处理方法和装置。
技术介绍
[0002]在基于领域的知识图谱模型中，不同医学领域的知识被分别编码到各自的知识图谱中。当接收到用户查询时，首先通过关键词匹配或其他手段确定查询对应的领域，然后在对应领域的知识图谱中搜索答案。这种模型通过一定的机制进行反馈学习，但它主要依赖于预定义的医学领域和固定的知识图谱，因此这种方式存在以下缺点：
[0003]灵活性不足：这种技术方案依赖于预定义的领域和固定的知识图谱，当面临跨领域的问题或新领域的问题时，其表现可能会受到限制。
[0004]自适应性不足：虽然这种模型可能会进行一些反馈学习，但它无法根据用户的问题自动调整其回答的领域。如果用户的问题涉及到多个领域，或者用户对问题的领域表述不清晰，模型无法提供满意的答案。
[0005]交互性不足：当模型无法确定问题的领域时，它可能无法提供任何有用的回答，而不能主动向用户询问更多信息。
技术实现思路
[0006]本专利技术所要解决的技术问题是提供一种GPT模型自适应处理方法和装置，能够提供更高的灵活性、自适应性和交互性。
[0007]本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：提供一种GPT模型自适应处理方法，包括以下步骤：
[0008]收集医学领域相关材料，并根据医学领域的分类对所述材料设置标签；
[0009]使用设置有标签的材料对GPT模型进行训练，得到医学领域知识图谱模型；
[0010]所述医学领域知识图谱模型接收到用户查询请求后，根据用户查询请求确定用户查询的特定领域，并从所述特定领域中找出与用户查询内容相关的回复。
[0011]所述收集医学领域相关材料，并根据医学领域的分类对所述材料设置标签后，还包括：
[0012]根据医学领域相关材料的来源对所述材料进行等级标记。
[0013]所述使用设置有标签的材料对GPT模型进行训练时，共享医学领域中各个分类的底层知识。
[0014]所述医学领域知识图谱模型无法根据用户查询请求无法确定用户查询的特定领域时，则主动生成询问信息以向用户获取更多信息。
[0015]本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：提供一种GPT模型自适应处理装置，包括：
[0016]收集模块，用于收集医学领域相关材料，并根据医学领域的分类对所述材料设置标签；
[0017]训练模块，用于使用设置有标签的材料对GPT模型进行训练，得到医学领域知识图谱模型；
[0018]所述医学领域知识图谱模型接收到用户查询请求后，根据用户查询请求确定用户查询的特定领域，并从所述特定领域中找出与用户查询内容相关的回复。
[0019]所述的GPT模型自适应处理装置还包括：等级标记模块，所述等级标记模块用于根据医学领域相关材料的来源对所述材料进行等级标记。
[0020]所述训练模块使用设置有标签的材料对GPT模型进行训练时，共享医学领域中各个分类的底层知识。
[0021]所述医学领域知识图谱模型无法根据用户查询请求无法确定用户查询的特定领域时，则主动生成询问信息以向用户获取更多信息。
[0022]有益效果
[0023]由于采用了上述的技术方案，本专利技术与现有技术相比，具有以下的优点和积极效果：本专利技术对医学领域进行明确的定义和分类，并根据这些分类标签训练数据，使其能够理解和回答在特定医学领域中的问题；本专利技术的模型在处理任务时能够确定用户查询的特定领域，从而自动调整其回答的领域，使得模型能够提供更准确、更具针对性的回答；本专利技术的模型在面对模棱两可或无法确定领域的问题时，能主动询问用户获取更多信息，从而提供更高的交互性。
附图说明
[0024]图1是本专利技术第一实施方式GPT模型自适应处理方法的流程图。
具体实施方式
[0025]下面结合具体实施例，进一步阐述本专利技术。应理解，这些实施例仅用于说明本专利技术而不用于限制本专利技术的范围。此外应理解，在阅读了本专利技术讲授的内容之后，本领域技术人员可以对本专利技术作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。
[0026]本专利技术的第一实施方式涉及一种GPT模型自适应处理方法，该方法训练得到的模型能够在医学领域的多个分类之间进行自我调整，并根据用户查询的内容自动判断并适应特定的医学领域。如图1所示，具体包括以下步骤：
[0027]步骤1，收集医学领域相关材料，并根据医学领域的分类对所述材料设置标签。本步骤中，将收集到的医学领域相关材料，根据医学领域的分类(包括但不限于神经学、心脏病学、骨科、眼科等)对材料设置标签，从而使得所有材料都被标上对应的标签信息。本步骤还根据医学领域相关材料的来源对所述材料进行等级标记，其中，医学领域相关材料的来源可以是医学文献、专业论文、临床病例、医学书籍等，本实施方式中可以对医学书籍标记为等级I，医学文献和专业论文标记为等级II，临床病例标记为等级III，通过对医学领域相关材料的来源分级，可以使训练后的模型更具专业性。
[0028]步骤2，使用设置有标签的材料对GPT模型进行训练，得到医学领域知识图谱模型。为了提高模型的泛化能力，本步骤中在对GPT模型进行训练时，使用了多任务学习的方法，共享医学领域中各个分类的底层知识。
[0029]步骤3，在训练完成后，用户可以向医学领域知识图谱模型提出查询请求，医学领域知识图谱模型接收到用户查询请求后，根据用户查询请求确定用户查询的特定领域，并从所述特定领域中找出与用户查询内容相关的回复。
[0030]具体地说，当医学领域知识图谱模型接收到用户查询请求后，可以从中提取出关键特征，并基于关键特征确定该用户查询请求针对的特定领域，例如查询请求为“治疗糖尿病的方法有哪些”，医学领域知识图谱模型可以从中提取出“糖尿病”这一关键特征，并基于“糖尿病”这一关键特征确定用户查询请求针对的是“内分泌科”，在进行回复时，医学领域知识图谱模型就能从“内分泌科”的相关知识图谱中找出与用户查询内容相关的回复。
[0031]值得一提的是，如果用户查询请求模棱两可，则医学领域知识图谱模型可能无法从这种模棱两可的用户查询请求中确定具体针对的特定领域，此时该医学领域知识图谱模型可以根据获取的关键特征，生成相应的询问信息，以向用户获取更多有用的信息。通过这种主动学习的方式，本实施方式构建的医学领域知识图谱模型可以主动询问用户获取更多信息，从而提高问题的领域定位和回答的准确性。
[0032]不难发现，本专利技术对医学领域进行明确的定义和分类，并根据这些分类标签训练数据，使其能够理解和回答在特定医学领域中的问题；本专利技术的模型在处理任务时能够确定用户查询的特定领域，从而自动调整其回答的领域，使得模型能够提供更准确、更具针对性的回答；本专利技术的模型在面对模棱两可或无法确定领域的问题时，能主动询问用户获取更多信息，从而提供更高的交互性。
[0033]本专利技术的第本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种GPT模型自适应处理方法，其特征在于，包括以下步骤：收集医学领域相关材料，并根据医学领域的分类对所述材料设置标签；使用设置有标签的材料对GPT模型进行训练，得到医学领域知识图谱模型；所述医学领域知识图谱模型接收到用户查询请求后，根据用户查询请求确定用户查询的特定领域，并从所述特定领域中找出与用户查询内容相关的回复。2.根据权利要求1所述的GPT模型自适应处理方法，其特征在于，所述收集医学领域相关材料，并根据医学领域的分类对所述材料设置标签后，还包括：根据医学领域相关材料的来源对所述材料进行等级标记。3.根据权利要求1所述的GPT模型自适应处理方法，其特征在于，所述使用设置有标签的材料对GPT模型进行训练时，共享医学领域中各个分类的底层知识。4.根据权利要求1所述的GPT模型自适应处理方法，其特征在于，所述医学领域知识图谱模型无法根据用户查询请求无法确定用户查询的特定领域时，则主动生成询问信息以向用户获取更多信息。5....
【专利技术属性】
技术研发人员：汤文巍，
申请(专利权)人：汤文巍，
类型：发明
国别省市：
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