传统的实体识别和关系抽取方法需要大量的人工标注数据和特征工程,而预训练模型可以通过大规模的自监督学习来学习语言表示和语义知识,从而在医疗领域具有较强的泛化能力。利用预训练模型进行实体识别和关系抽取,可以显著减少标注数据的需求,提高构建医疗知识图谱的效率和性能。 其次,利用预训练模型进行实体链接和属性抽取。
牛津大学最新论文提出的医学GraphRAG技术,为构建安全医疗大语言模型提供了新的思路和方法。 一、医学GraphRAG技术原理 医学GraphRAG技术是一种基于知识图谱的检索增强方法,旨在提高医疗大语言模型的安全性和准确性。该技术通过将医学知识图谱与大语言模型相结合,实现了对医学知识的精准检索和有效利用,从而提升了模型在医疗...
金融界2024年9月28日消息,国家知识产权局信息显示,北方健康医疗大数据科技有限公司取得一项名为“基于大语言模型的医学知识图谱构建方法、系统、终端及存储介质”的专利,授权公告号CN 118469005 B,申请日期为2024年7月。 本文源自:金融界 作者:情报员
哈尔滨工业大学——本草 本草大预言模型经过中文医学指令精调/指令微调(Instruct-tuning) 的LLaMA-7B模型。通过医学知识图谱和GPT3.5 API构建了中文医学指令数据集,并在此基础上对LLaMA进行了指令微调,提高了LLaMA在医疗领域的问答效果。Repo for BenTsao [original name
公司回答表示，公司是国家人工智能标准总体组成员、中国人工智能产业联盟理事单位。公司自主研发了病理辅助诊断模型、医疗健康智能问诊和分诊模型、政务办事材料智能识别模型、医疗和政务行业的知识图谱系统、智能客服机器人，构建了智慧城市大脑、医疗大脑、政务大脑系统。 公司2018年获得世界人工智能大赛病理赛道第二名，2019...
哈尔滨工业大学——本草 本草大预言模型经过中文医学指令精调/指令微调(Instruct-tuning) 的LLaMA-7B模型。通过医学知识图谱和GPT3.5 API构建了中文医学指令数据集,并在此基础上对LLaMA进行了指令微调,提高了LLaMA在医疗领域的问答效果。Repo for BenTsao [original name