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公开(公告)号：CN119903920A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202411985989.6
申请日：2024-12-31
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06N5/04 , G06N3/045 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06F16/3329 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开了一种基于早停判断和多头解码的问答处理方法，涉及大模型问答处理技术领域，方法包括：获取用户在人机交互平台上输入的问题数据，将所述问题数据输入至预设大模型中进行处理，得到所述问题数据对应的答案数据；所述预设大模型包含hidden层、self‑att层以及FeedFroward层，通过设定早停判断机制以及多头解码机制进行训练。本方案通过早停判断机制以及多头解码机制，优化解码以及推理阶段，减少计算量，提高训练效率，通过上述方式可以提升预设大模型的训练效率，同时能够因减少计算量而导致预设大模型的训练精度更高，得到更贴近用户的问题数据的答案数据。
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公开(公告)号：CN119849441A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510045420.X
申请日：2025-01-13
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06F40/151 , G06N3/04
Abstract: 本发明涉及一种文本向量表示方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取待表示文本，并确定所述待表示文本对应的特征图；确定预设的滑动窗口在所述特征图上滑动时对应的多个窗口特征图；对于每个所述窗口特征图，对该窗口特征图进行混合池化操作，得到该窗口特征图对应的目标特征，直到得到所有窗口特征图对应的目标特征。通过本发明的方法，通过混合池化操作可综合局部特征捕捉的能力以及保留信息完整性方面的优势，从而可准确通过目标特征表达每个窗口特征图的特征，进而可提升待表示文本的向量表示的质量。
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公开(公告)号：CN119170189B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411611277.8
申请日：2024-11-12
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G16H20/00 , G16H70/00 , G06F18/25 , G06F16/353 , G06N5/022 , G06N3/0455 , G16H20/10 , G16H20/40
Abstract: 本发明涉及医疗领域，特别涉及权衡知识库和模型结果的脑肿瘤诊疗方案生成方法及系统，该方法包括：获取与脑肿瘤相关的文本证据信息；构建知识库；构建并训练诊疗方案生成模型；构建并训练方案打分模型；获取目标患者的病案文本信息，基于知识库匹配技术和诊疗方案生成模型的模型生成结果，生成脑肿瘤诊疗方案的推荐方案。本发明通过权衡精确的知识库和准确的模型生成结果，利用推荐方案生成技术来动态生成个性化的辅助诊疗方案，不仅提高了诊疗决策的准确性和效率，还能够为医务人员提供更好的决策支持。
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公开(公告)号：CN119541895A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202510096940.3
申请日：2025-01-22
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G16H50/80 , G16H50/70 , G06F18/213 , G06F18/27 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于多阶段学习的大模型传染病预测和预警方法及系统，主要在于针对数据构建了多阶段的学习模型，分别通过不同阶段学习到数据中的基础特征，时序特征，扩充特征，之后再通过我们重新自定义的注意力机制模型，将前面阶段学习到的结果进行融合计算，形成综合特征表示，本方案按顺序构建的针对不同特征的不同阶段的学习模型，分别学习到不同的信息，自定义的注意力融合机制，通过注意力遍历两两计算及为每个阶段的结果赋予不同的权重因子再加权融合，充分融合了不同阶段的结果，通过融合多源数据实现对传染病疫情的多阶段、全面、精准预测与预警。
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公开(公告)号：CN119903834A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202411887946.4
申请日：2024-12-20
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06F40/258 , G06F18/22 , G06F16/38
Abstract: 本发明公开了一种大模型检索增强生成的自适应切片的文档切分方法，涉及大模型检索增强生成技术领域，方法包括：获取待切分文档，并对所述待切分文档按照标题类型进行切分，得到至少一组原始切块；根据任一原始切块对应的信息密度以及主题变化度，计算该原始切块的最优切分数量；根据所述最优切分数量对该原始切块进行切分处理。本发明先将文档按照层次标题进行切分，然后计算层次标题下的信息密度和主题变化度，以层级标题为单位，自动计算该层级标题下的最优切分大小，来指导文档的自适应切分，以提高后续检索和生成任务的效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119888401A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411912230.5
申请日：2024-12-24
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06V10/774 , G06N5/04 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了基于融合注意力与动态卷积的机械图片数据集生成方法，涉及大模型技术领域，方法包括：获取至少一张待识别机械图像，将所有待识别机械图像输入至大模型处理模块，生成每张待识别机械图像对应的机械类型以及标注信息；将所述机械类型、所述标注信息以及对应的待识别机械图像进行关联，生成一组数据信息，将所有组数据信息进行整合生成机械图片数据集；所述大模型处理模块包括多模态融合层、动态注意力机制层以及融合注意力与动态卷积的时空增强网络模块。本发明能够通过大模型处理模块可以自动从原始机械图像中提取、整理并标注出机械图片数据集，提高数据集生成的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN119884817A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411912711.6
申请日：2024-12-24
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
Abstract: 本发明涉及基于多模态学习的目标分类方法、装置、设备及介质，该方法包括：将待处理数据输入至预训练的分类模型中，得到待处理数据对应的分类结果；分类模型包括输入层用于接收待处理数据，深度可分离卷积层用于对每种数据进行逐通道卷积，得到每种数据对应的第一特征图，对每种数据对应的第一特征图进行逐点卷积，得到每种数据对应的第二特征图，基于每种数据对应的第一特征图和第二特征图，得到每种数据对应的第三特征图；多尺度特征融合层用于对所有数据对应的第三特征图进行融合处理得到融合特征图；输出层用于根据融合特征图得到分类结果。通过本发明的方法，可减少计算量并保持精度，从而可使得基于分类模型得到的分类结果更加准确。
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公开(公告)号：CN119760080A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411870255.3
申请日：2024-12-18
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06F16/3329 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种大模型检索增强生成中的RAG必要性判断方法，涉及大模型检索增强生成技术领域，方法包括：获取用户在社交网站或社交媒体评论区或对话日志中提出的当前问题信息；针对所述当前问题信息，确定所述用户对应的事实倾向性分数；根据所述事实倾向性分数与预设倾向性分数之差，确定是否需要调用RAG对当前问题信息进行辅助回答。本发明通过对当前问题信息进行事实倾向性分数的计算可以有效的识别当前问题信息是否需要利用RAG的方式引用外部知识，通过判断RAG必要性来减少不必要的资源浪费，提升推理速度并避免因为RAG引入的知识而增加模型的混乱。
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公开(公告)号：CN119577103A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202510144215.9
申请日：2025-02-10
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06F16/3329 , G06F16/36 , G06F40/295 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于知识图谱引导的大模型生成效果优化方法及系统，通过预构建领域特定的图谱数据库，并将其作为引导信息融入模型的生成过程中，并且通过生成的模型对用户数据的知识扩充和问答结果检验，从而有效引导大模型根据用户输入数据得出高质量内容，显著提升模型在医疗等领域的问答生成效果和准确性。
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公开(公告)号：CN120012886A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510023356.5
申请日：2025-01-07
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06N5/022 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及知识图谱技术领域，具体涉及一种基于临近节点路径检索的图谱补全方法及系统；本发明通过以构建的知识图谱，确定节点的存在关系的节点集合，形成正样本和负样本对节点路径数预测模型进行训练，通过节点关系预测模型计算知识图谱中某节点与其他任意节点的关系概率值，将计算的关系概率值的最大值所对应的节点作为该某节点的关系节点，并得出其关系路径数，对知识图谱进行补全。
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