融合多维度上下文进行模型自适应优化的中医古籍标注方法

本发明涉及古籍处理和大模型技术领域，公开了融合多维度上下文进行模型自适应优化的中医古籍标注方法，包括步骤：提取中医古籍文本对应的多维度上下文特征；根据多维度上下文特征，通过分层秩自适应调整策略，动态确定目标语言模型中至少一个层级的低秩自适应的秩，并进行微调后得到优化后的目标语言模型；将中医古籍文本及多维度上下文特征输入至优化后的目标语言模型，生成初步标注结果，并应用规则引擎进行修正，输出最终的标注结果。本发明能够更深刻地理解古籍文本的内涵，精准识别同一术语在不同流派或不同朝代中的语义差异，提升了跨流派、跨时代古籍的标注精度。