【技术实现步骤摘要】
本说明书中实施方式涉及大语言模型领域，具体涉及一种医学文本纠错系统、医学查询提示文本展示方法及设备。
技术介绍
1、为提升对用户实际查询意图的识别准确度和响应速度，搜索引擎、电子商务等网络平台通常会对用户输入的查询文本进行纠错处理，并基于纠错后的查询文本向用户提供查询结果。随着自然语言处理（natural language processing，nlp）技术的发展，机器学习模型已被广泛应用于各个领域的查询文本纠错处理。
2、然而，由于医学术语的复杂性和专业性，在利用常见机器学习模型对医学领域的查询文本进行纠错处理时，模型输出的纠错结果文本准确性不够好。此时，为向用户提供较符合用户实际查询意图的查询结果，需要对查询文本进行人工审核纠错，导致纠错处理时间较长、效率较低。
技术实现思路
1、有鉴于此，本说明书多个实施方式致力于提供一种医学文本纠错系统、医学查询提示文本展示方法及设备，以在实现医学领域查询文本纠错的纠错准确率的基础上提升纠错效率。
2、本说明书中多个实施方式提供一种医学文本纠错系统，所述医学文本纠错系统包括：召回层，用于基于用户输入的医学查询文本按照指定召回规则召回多个候选医学纠错文本；排序层，用于根据指定相似度计算规则计算每个所述候选医学纠错文本与所述医学查询文本之间的相似度，利用所述相似度对所述多个候选医学纠错文本进行排序，基于排序后的多个候选医学纠错文本得到相似度符合指定条件的多个目标候选医学纠错文本；其中，所述目标候选医学纠错文本的数量小于所
3、本说明书的一个实施方式提供一种医学查询提示文本的展示方法，所述医学查询提示文本的展示方法包括：获取用户在线输入的在线医学查询文本；在指定医学纠错文本对集合中召回与所述在线医学查询文本相匹配的目标医学纠错文本对；其中，所述指定医学纠错文本对集合由如上述实施方式所述的医学文本纠错系统生成，所述指定医学纠错文本对集合包括的医学纠错文本对包括医学查询文本和对应的目标医学纠错文本；利用所述目标医学纠错文本对中的目标医学纠错文本对所述在线医学查询文本进行纠错，得到与所述在线医学查询文本对应的医学查询提示文本；在所述在线医学查询文本的输入界面展示所述在线医学查询文本和所述医学查询提示文本。
4、本说明书的一个实施方式提供一种医学查询提示文本的展示装置，所述医学查询提示文本的展示装置包括：获取模块，用于获取用户在线输入的在线医学查询文本；召回模块，用于在指定医学纠错文本对集合中召回与所述在线医学查询文本相匹配的目标医学纠错文本对；其中，所述指定医学纠错文本对集合由如上述实施方式所述的医学文本纠错系统生成，所述指定医学纠错文本对集合包括的医学纠错文本对包括医学查询文本和对应的目标医学纠错文本；纠错模块，用于利用所述目标医学纠错文本对中的目标医学纠错文本对所述在线医学查询文本进行纠错，得到与所述在线医学查询文本对应的医学查询提示文本；展示模块，用于在所述在线医学查询文本的输入界面展示所述在线医学查询文本和所述医学查询提示文本。
5、本说明书实施方式提出一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述实施方式所述的系统和方法。
6、本说明书实施方式提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，该程序被处理器执行时实现上述实施方式所述的系统和方法。
7、本说明书实施方式提供一种包含指令的计算机程序产品，该指令被计算机执行时使得计算机实现上述实施方式所述的系统和方法。
8、在本说明书提供的多个实施方式中，医学文本纠错系统包括用于基于用户输入的医学查询文本按照指定召回规则召回多个候选医学纠错文本的召回层，用于利用每个候选医学纠错文本与医学查询文本之间的相似度对多个候选医学纠错文本进行排序，并从排序后的多个候选医学纠错文本中筛选出多个目标候选医学纠错文本的排序层，以及用于基于多个目标候选医学纠错文本和对应的相似度调用大语言模型，以通过大语言模型从多个目标候选医学纠错文本中确定与医学查询文本对应的目标医学纠错文本的输出层，由于输入给大语言模型的目标候选医学纠错文本数量小于候选医学纠错文本的数量，且与用户输入的医学查询文本的相似度符合指定条件，从而可以利用大语言模型的语义理解能力和分析推理能力从多个目标候选医学纠错文本中确定与医学查询文本对应的目标医学纠错文本，在实现对医学查询文本准确纠错的基础上提升了纠错效率。
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1.一种医学文本纠错系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述指定召回规则包括历史文本召回规则；基于用户输入的医学查询文本按照指定召回规则召回候选医学纠错文本，包括：
3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述指定召回规则还包括基于所述医学查询文本中字符的字形进行召回的字形召回规则，和/或基于所述医学查询文本中字符的字音进行召回的字音召回规则。
4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述指定相似度计算规则包括语义相似度计算规则；根据指定相似度计算规则计算每个所述候选医学纠错文本与所述医学查询文本之间的相似度，包括：
5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，基于所述多个目标候选医学纠错文本和对应的相似度调用大语言模型，以通过大语言模型从所述多个目标候选医学纠错文本中确定与所述医学查询文本对应的目标医学纠错文本，包括：
6.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：
7.一种医学查询提示文本的展示方法，其特征在于，所述方法包括：
8.一种计算
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的系统，或，实现权利要求7所述的展示方法。
10.一种包含指令的计算机程序产品，该指令被计算机执行时使得计算机实现权利要求1至6中任一项所述的系统，或，实现权利要求7所述的展示方法。
...【技术特征摘要】
1.一种医学文本纠错系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述指定召回规则包括历史文本召回规则；基于用户输入的医学查询文本按照指定召回规则召回候选医学纠错文本，包括：
3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述指定召回规则还包括基于所述医学查询文本中字符的字形进行召回的字形召回规则，和/或基于所述医学查询文本中字符的字音进行召回的字音召回规则。
4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述指定相似度计算规则包括语义相似度计算规则；根据指定相似度计算规则计算每个所述候选医学纠错文本与所述医学查询文本之间的相似度，包括：
5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，基于所述多个目标候选医学纠错文本和对应的相似度调用大语言模型，以通过大语言模...
【专利技术属性】
技术研发人员：侯政旭，马呈芳，习雨璇，刘克松，刘芳，张磊，
申请(专利权)人：阿里健康科技杭州有限公司，
类型：发明
国别省市：
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