【技术实现步骤摘要】
本专利技术实施例涉及自然语言处理领域，尤其涉及一种体检报告影像学检查辅助解读方法及装置。
技术介绍
1、2020年，openai公司推出了gpt-3人工智能语言模型 ，展示出了优秀的语言理解能力，在解答语言相关题目时的表现与人类相当。2023年3月，openai最新发布的超大规模多模态预训练大模型—gpt-4，具备了多模态理解与多类型内容生成能力。2023年5月，谷歌发布多模态模型palm2，在高级推理任务上有着出色的表现，涵盖了多语言翻译、分类、单项多项选择、多领域问答等方面，并且具备较好的自然语言生成能力。
2、语言大模型虽然具备较强的泛化能力，但在特定任务下仍然需要微调，使其更适应专业领域。2021年4月，hu等人提出提示调优，提出通过引入外部知识构建提示，提升预训练模型在零样本和小样本场景下的效果。同年6月，hu等人提出低秩自适应的重参数化高效微调算法，冻结预训练的模型权重，并将可训练的秩分解矩阵注入transformer架构的每一层，从而大大减少了下游任务的可训练参数数量，达到了节省训练成本，提升训练效率的目的。2...
【技术保护点】
1.一种体检报告影像学检查辅助解读方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于现有数据构建医疗基准问答数据集及体检报告影像学检查辅助解读知识图谱，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于影像学检查领域相关知识和医学知识图谱，构建体检报告影像学检查辅助解读知识图谱，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述医疗基准问答数据集对语言大模型进行指令微调优化，得到适用于医学问答场景的目标语言大模型，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于预设...
【技术特征摘要】
1.一种体检报告影像学检查辅助解读方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于现有数据构建医疗基准问答数据集及体检报告影像学检查辅助解读知识图谱，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于影像学检查领域相关知识和医学知识图谱，构建体检报告影像学检查辅助解读知识图谱，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述医疗基准问答数据集对语言大模型进行指令微调优化，得到适用于医学问答场景的目标语言大模型，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于预设的硬提示数据和软提示数据，优化所述目标语言大模型的模型性能，包括：
6.根据权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：韩艳鑫，韩磊，梁春花，
申请(专利权)人：山东第一医科大学附属省立医院山东省立医院，
类型：发明
国别省市：
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