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龙图腾网获悉北京麦迪卫康医疗科技有限公司申请的专利一种基于语言大模型的医学文献解读方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119740575B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411644099.9，技术领域涉及：G06F40/284；该发明授权一种基于语言大模型的医学文献解读方法及系统是由方明设计研发完成，并于2024-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于语言大模型的医学文献解读方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及语言分析技术领域，公开了一种基于语言大模型的医学文献解读方法及系统，包括：构建单词之间的关系网，得到第一关系网；确定每个文本单词与文本中其他单词的第一关联关系，并根据关联的次数，对所述第一关联关系赋予权重；根据文本内容，对文本中的单词进行关系网的构建，得到第二关系网；确定每个文本单词与文本中其他单词的第二关联关系，并对所述第二关联关系赋予权重；根据所述第一关系网和所述第一关系网赋予的权重，进行关联路径的寻优，通过路径上的内容解读，得到解读结果。克服了传统计算方法在处理效率和语义理解方面的不足。大幅提升了文献分析的准确性与效率，极大地提高了知识获取的便捷性。

本发明授权一种基于语言大模型的医学文献解读方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于语言大模型的医学文献解读方法，其特征在于，包括： 获取需要解读的医学文献，并进行分词处理； 针对于医学单词库，构建单词之间的关系网，得到第一关系网； 将文本中的单词与所述医学单词库中的单词进行匹配，得到文本单词的匹配结果；根据所述第一关系网，确定每个文本单词与文本中其他单词的第一关联关系，并根据关联的次数，对所述第一关联关系赋予权重； 根据文本内容，对文本中的单词进行关系网的构建，得到第二关系网；确定每个文本单词与文本中其他单词的第二关联关系，并对所述第二关联关系赋予权重； 根据所述第一关系网和所述第一关系网赋予的权重，进行关联路径的寻优，通过路径上的内容解读，得到解读结果； 所述第一关系网包括，在录入所述医学单词库的同时，录入每个单词之间的关系；将所述医学单词库中的单词作为节点，对具有特定语义或逻辑关系的单词进行连接，每个连接线都赋予单位1的权重； 所述第二关系网包括，对于输入文本，利用预训练的语言大模型对每个单词进行上下文编码； 在获得每个单词的上下文嵌入向量后，采用一个神经网络模块来计算每对单词之间的语义关联性权重； 所述关联路径的寻优包括，设置起始单词为文本中第一个与所述医学单词库中的任一单词的相似度大于的单词，设为； 从分析与文本中其他单词的权重和，选择权重和最大的单词，为路径中的下一个单词，依次连接，直到结束； 所述权重和表示为： 其中，表示单词和之间的权重和，表示单词和的语义关联性权重；表示选择函数，若和都与所述医学单词库中的任一单词的相似度大于，则输出为，表示单词和的第一关联关系权重；若和存在不满足与所述医学单词库中的任一单词的相似度大于，则输出为0；E表示可调节系数。

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