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公开(公告)号：CN119649944A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411672345.1
申请日：2024-11-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种任务描述增强的分子表征学习系统，本发明属于计算机领域人工智能中分子表征学习领域，具体涉及任务描述增强的分子表征学习系统。本发明为解决现有技术中通用分子表征难以捕获任务特异性特征、在标注数据稀缺场景下泛化性能不足，导致分子表征学习准确性低以及可解释性较差的问题。系统包括：基于任务描述的多回归任务数据集构建模块、双塔模型构建模块、双塔模型训练模块、预测模块；基于任务描述的多回归任务数据集构建模块用于构建基于任务描述的多回归任务数据集；双塔模型构建模块用于构建双塔模型；双塔模型训练模块用于获取训练好的双塔模型；预测模块用于将待测分子输入训练好的双塔模型，训练好的双塔模型输出任务相关分子表征。
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公开(公告)号：CN119493848A
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202411647399.2
申请日：2024-11-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F16/3329 , G06F16/334 , G16H70/00 , G06N3/084 , G06N3/09 , G06N5/022 , G06N5/04
Abstract: 一种基于大语言模型的医学问答系统，本发明属于计算机领域人工智能中大语言模型领域，具体涉及基于大语言模型的医学问答系统。本发明的目的是为了解决通用大语言模型在医学领域上回答准确性低，解决医学问题能力差的问题。系统包括：大语言基座模块用于选取一个通用领域的开源大语言模型作为基座模型；知识实例采样模块用于从知识图谱中采样知识实例；问答数据生成模块用于使用大语言基座模型根据知识实例生成问答数据；大语言基座模型微调模块用于使用生成的问答数据对大语言基座模型进行微调，获得微调好的大语言基座模型；回复生成模块用于基于微调好的大语言基座模型对待处理医学知识问题进行回答。
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公开(公告)号：CN118568221A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410639259.4
申请日：2024-05-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/36 , G06F18/214 , G16H50/70
Abstract: 基于大语言模型的医学知识问答系统构建方法及系统，本发明涉及计算机技术领域，特别是医学知识问答系统构建方法及系统。本发明的目的是为了解决现有针对医学的大语言模型生成的医学回答准确性低、可靠性差的问题。过程为：构建医学实体抽取模型的训练集；构建医学实体抽取模型；获得训练好的医学实体抽取模型；构建医学实体属性抽取模型的训练集；构建医学实体属性抽取模型；获得训练好的医学实体属性抽取模型；构建医学回答生成模型的训练集；构建医学回答生成模型；获得训练好的医学回答生成模型；基于训练好的医学实体抽取模型、训练好的医学实体属性抽取模型、训练好的医学回答生成模型，对待测医学问题进行处理，输出医学回答。
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公开(公告)号：CN119361126A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411492394.7
申请日：2024-10-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种利用病历信息进行肝胆胰疾病智能化辅助诊疗的病历智能体系统，本发明涉及病历智能体系统，属于医学信息处理领域。本发明的目的是为了解决现有技术系统对病历信息挖掘不够充分，没有利用好各个类型的数据，以及整体推理过程的不可见使得系统可解释性差的问题。系统包括：数据处理模块、数值类型肝胆胰疾病分类模块、自然语言类型肝胆胰疾病分类模块、影像检查数据类型肝胆胰疾病分类模块、整合模块、证据判断模块；数值类型肝胆胰疾病分类模块用于获取数值类型肝胆胰疾病分类结果；自然语言类型肝胆胰疾病分类模块用于获取自然语言类型肝胆胰疾病分类结果；影像检查数据类型肝胆胰疾病分类模块用于获取影像检查类型肝胆胰疾病分类结果。
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