一种医学命名实体识别方法

本申请提供一种医学命名实体识别方法本发明是利用一种基于最新医学生成式模型LLaMA‑2模型作为基础模型，将某医院的乳腺癌超声和钼靶的电子病历文本作为数据集，通过改进的LLaMA‑2模型实现了医学命名实体识别任务。本发明提出了一种创新的医学命名实体识别方法，基于LLaMA‑2生成式模型，结合提示学习和轻量级微调(LoRA)，针对中文医学文本术语边界模糊问题，设计了动态提示模板，通过领域知识注入优化生成式任务的语义适配能力；另一个则是为平衡模型性能和计算开销，采用轻量级微调对模型进行轻量级微调，通过低秩矩阵分解实现了高效的任务适配。显著提升了中文医学术语的识别精度与一致性，为医学文本的智能化处理提供了新的技术路径。