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大语言模型构建鼻炎医案知识图谱的应用研究
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作者 李玥 洪海蓝 +1 位作者 李文林 杨涛 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第4期167-175,共9页
将大语言模型用于医案的自动化知识抽取,构建国医大师干祖望治疗鼻炎知识图谱,为中医药领域的智能化发展提供新思路和方法。采用干祖望教授的临床医案数据作为基础样本,使用OWL(Web ontology language)构建本体模型,确定抽取对象与关系... 将大语言模型用于医案的自动化知识抽取,构建国医大师干祖望治疗鼻炎知识图谱,为中医药领域的智能化发展提供新思路和方法。采用干祖望教授的临床医案数据作为基础样本,使用OWL(Web ontology language)构建本体模型,确定抽取对象与关系,再采用示范案例与关系列表结合的提示模板,引导大语言模型对医案数据进行自动化抽取实验,并使用Nebula Graph进行知识图谱的存储和可视化展示。与传统的知识抽取模型Bert-BiLSTM-CRF相比,ChatGPT4模型在综合指标上表现最佳,F1值达到82.75%,为快速处理非结构化医案数据提供了有效的解决方案,并实现了半自动化构建中医药领域知识图谱。利用大语言模型进行知识图谱构建,不仅为中医药领域的智能化提供了切实可行的方案,也为名老中医的诊疗经验传承和中医药知识图谱的快速构建贡献了新的研究思路,推动了中医药事业的发展。 展开更多
关键词 国医大师 干祖望 大语言模型 Nebula Graph
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