公开(公告)号：CN117349420A

公开(公告)日：2024-01-05

申请号：CN202311397489.6

申请日：2023-10-26

Applicant: 之江实验室

Inventor： 张睿 ,  王成 ,  李楠 ,  刘智 ,  梁兴政

IPC: G06F16/332 ,  G06F16/33 ,  G06F16/338 ,  G06F16/34 ,  G06N3/09 ,  G06F16/35

Abstract: 本发明公开了一种基于本地知识库和大型语言模型的回复方法，该方法通过将拆分的文章段落输入大型语言模型中得到与输入的段落相匹配的问题，从而能够较为高效的获得带有匹配标签的文章段落‑生成问题对，从而解决了现有技术的有监督学习中标签成本高的问题，进而能够高效的获得精召回模型；并且本发明通过大语言模型将精召回语料段落与对应的待召回问题的拼接结果进行分析直接得到针对待召回问题的回复，提升了用户的体验感。本发明还提供一种基于本地知识库和大型语言模型的回复装置。

公开(公告)号：CN117493504B

公开(公告)日：2025-02-07

申请号：CN202311274549.5

申请日：2023-09-28

Applicant: 之江实验室

Inventor： 梁兴政 ,  刘智 ,  李楠 ,  王成

IPC: G06F16/3329 ,  G06F16/35 ,  G06F40/186 ,  G06F40/289 ,  G16H10/60 ,  G16H50/70 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/082

Abstract: 本发明公开了基于生成式预训练语言模型的医疗事件抽取方法及装置，该方法包括：获取目标医疗文本；给定要抽取医疗事件的所有医疗事件类型；定义各类型的医疗事件要抽取的对应元素；利用事件类型判别模型，判定所述目标医疗文本中所涉及到的事件类型，其中所述事件类型判别模型为经过领域适配和事件类型判别任务精调的生成式预训练语言模型；根据所述事件类型，利用事件抽取模型抽取所述目标医疗文本的事件对应的元素，其中所述事件抽取模型为经过领域适配和事件元素抽取任务精调的生成式预训练语言模型。

公开(公告)号：CN117493504A

公开(公告)日：2024-02-02

申请号：CN202311274549.5

申请日：2023-09-28

Applicant: 之江实验室

Inventor： 梁兴政 ,  刘智 ,  李楠 ,  王成

IPC: G06F16/332 ,  G06F16/35 ,  G06F40/186 ,  G06F40/289 ,  G16H10/60 ,  G16H50/70 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/082

Abstract: 本发明公开了基于生成式预训练语言模型的医疗事件抽取方法及装置，该方法包括：获取目标医疗文本；给定要抽取医疗事件的所有医疗事件类型；定义各类型的医疗事件要抽取的对应元素；利用事件类型判别模型，判定所述目标医疗文本中所涉及到的事件类型，其中所述事件类型判别模型为经过领域适配和事件类型判别任务精调的生成式预训练语言模型；根据所述事件类型，利用事件抽取模型抽取所述目标医疗文本的事件对应的元素，其中所述事件抽取模型为经过领域适配和事件元素抽取任务精调的生成式预训练语言模型。