结合NPL和大模型的医学文本特征提取方法、系统及介质

本申请公开了一种结合NPL和大模型的医学文本特征提取方法、系统及介质，主要涉及文本特征提取技术领域，用以解决现有的方案需要人工进行深入干预，以手动方式处理和提取其中的关键特征数据的问题。包括：获取脱敏处理后的训练用诊断数据；筛选出关联度最高的预设数量个训练用医学病历文书，获得训练好的BERT模型；将训练好的BERT模型的输出层作为NPL算法的输入层；通过训练好的BERT模型完成处理医学病历文书的数据标注；将标注数据和症状关键词与诊断疾病名称之间的关联关系作为NPL算法的输入，输出实体、实体之间的关系，进而生成结构化数据；利用生成式大模型，生成从结构化数据中提取实体和实体之间的关系的运行脚本。