基于大语言模型的对照试验识别方法、装置及存储介质

本发明涉及基于大语言模型的对照试验识别方法、装置及存储介质，应用于医学信息技术领域，包括：通过对获取的医学文献数据进行分词处理后与RCT相关的提示词进行结合，得到指令数据集；设置大语言模型框架以及对应的损失函数，通过指令数据集对模型框架进行迭代训练，将待分类的医学文献数据输入到训练好的RCT识别大语言模型中，并按照提示词约定的格式输出RCT识别结果；本申请的方案通过提示词与训练数据进行结合，无需对训练数据进行标注，解决了现有的机器学习模型在不同医学领域和不同研究问题数据集上的泛化能力存在较大的区别，极度依赖大量标注的数据集的问题。