【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及语言分析，具体为一种基于语言大模型的医学文献解读方法及系统。
技术介绍
1、随着进入信息时代，需要处理的计算需求也呈现指数增长，面对海量的数据随着生物医学领域的迅速发展和大量科研成果的发表，医学文献数量呈指数级增长，研究人员和医务工作者面临着信息过载的挑战。如何高效地获取和理解最新的医学信息，已成为科学研究和临床实践中的关键问题。传统的文献阅读和分析方法难以应对海量数据，且容易导致信息遗漏。
2、近年来，人工智能技术，尤其是自然语言处理(nlp)和深度学习领域的进步，为解决这一难题提供了新的途径。基于大规模预训练的语言模型(如bert、gpt等)在语义理解、信息提取和内容生成等任务上表现出色，使其在医学文献处理方面展现出巨大的潜力。这些模型可以通过语义分析和上下文理解，自动识别文献中的医学术语、症状描述、病理关系等信息，并能从复杂文本中提取核心要点。
3、此外，专门针对医学领域开发的语言模型(如biobert、clinicalbert等)结合了医学专用语料的预训练，能够更准确地识别医学术语之间的语义...
【技术保护点】
1.一种基于语言大模型的医学文献解读方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于语言大模型的医学文献解读方法，其特征在于：所述分词处理包括，利用BioBERT的模型，对文本中的内容进行分词；
3.如权利要求2所述的基于语言大模型的医学文献解读方法，其特征在于：所述第一关系网包括，在录入所述医学单词库的同时，录入每个单词之间的关系；
4.如权利要求3所述的基于语言大模型的医学文献解读方法，其特征在于：将文本中的单词与所述医学单词库中的单词进行匹配包括，使用词嵌入模型将文本中的单词和所述医学单词库中的单词转换为向量表示；
...【技术特征摘要】
1.一种基于语言大模型的医学文献解读方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于语言大模型的医学文献解读方法，其特征在于：所述分词处理包括，利用biobert的模型，对文本中的内容进行分词；
3.如权利要求2所述的基于语言大模型的医学文献解读方法，其特征在于：所述第一关系网包括，在录入所述医学单词库的同时，录入每个单词之间的关系；
4.如权利要求3所述的基于语言大模型的医学文献解读方法，其特征在于：将文本中的单词与所述医学单词库中的单词进行匹配包括，使用词嵌入模型将文本中的单词和所述医学单词库中的单词转换为向量表示；
5.如权利要求4所述的基于语言大模型的医学文献解读方法，其特征在于：所述第二关系网包括，对于输入文本t＝{w1,w2,…,wd}，利用预训练的语言大模型对每个单词进行上下文编码；
6.如权利要求5所述的基于...
【专利技术属性】
技术研发人员：方明，
申请(专利权)人：北京麦迪卫康医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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