一种基于神经网络的数据高效检索方法

本发明涉及数据检索领域，具体是一种基于神经网络的数据高效检索方法，该方法通过知识蒸馏方法得到轻量型生物医学语言模型，生成往期健康记录特征向量；通过动态路由算法分析得到查询语义复杂度评分值并动态选择检索路径进行检索，得到初步检索结果；当监测新增罕见病累计病例数超过预设阈值时，则更新轻量型生物医学语言模型，并将新增罕见病病例的特征向量无缝插入二级近似最近邻索引；根据症状时序注意力机制调整相似度评分，并结合治疗有效性反馈重新排序得到最终检索结果。能够解决往期健康记录数据检索面临的挑战，提高检索效率和准确性，适应数据动态变化。