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基于大语言模型的中医方学习方法、装置、本发明能为传统中医药的传承与发展提供了强2构建白话文表达的中医术语集合，所述白话文表达获取文言文表达的中医医案，基于切词工具对文言文表达的中医医案调用训练好的模型，从白话文表达的中医术语集合中查基于向量化工具分别对与每个文言文表达的中医术语相匹配的白话文表达的中医术创建每个文言文表达的中医术语的ID，根据每个文对若干文言文样本与若干白话文样本之间的对应关系根据标注后的若干文言文样本与若干白话文样本之间的对应关系创达的中医术语集合中查找到与每个文言文表达的中医术语相匹配的白话文表达的中医术基于相似度函数，分别计算每个文言文表达的中医术语与白话文3中的多个白话文表达的中医术语的相似度，得到每个文言文表达的中医术语的相似度集从每个文言文表达的中医术语的相似度集合中提取出相似度最高值，对应的白话文表达的中医术语作为与该文言文表达的中医术语相匹配的白话文表达的中8.一种基于大语言模型的中医方学习装置，所述装置用于实现权利要求1_7中任一项文本切分模块，用于基于切词工具对医生当前的白话文医案本文医案匹配模块，用于基于医案的语义向量表9.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在执行时实现权利要求1_7中任一项所述的基于大语言模型4[0004]当前名老中医方学习算法主要有基于文本字符的搜索技术和基于文本语义的匹所述向量数据库基于文言文中医文本和大语言模获取文言文表达的中医医案，基于切词工具对文言文表达的中医医案进行切分，5基于向量化工具分别对与每个文言文表达的中医术语相匹配的白话文表达的中个文言文表达的中医术语对应的白话文语义向量表达构建向对若干文言文样本与若干白话文样本之间的对应关系[0011]优选地，所述向量化工具为BoW算法、TF_IDF算法、Word2Vec模型、BERT模型或高值对应的白话文表达的中医术语作为与该文言文表达的中医术语相匹配的白话文表达6图1是本发明一种实施方式提供的基于大语言模型的中医方学习方法的流程图，传输到客户端，客户端将图片再上传到服务器，服务器采用OCR（OpticalCharacter7[0023]步骤S30：基于向量化工具对医案术语集合进行向量化，得到医案的语义向量表量的具有相同意思的文言文表达的中医术语和白话8[0029]在本实施例中，基于开源训练框架训练模型（deepspeed加载基础模型QWen2_步骤a502：从每个文言文表达的中医术语的相似度集合中提取出相似度最高值，将相似度最高值对应的白话文表达的中医术语作为与该文言文表达的中医术语相匹配的[0035]步骤a60：基于向量化工具分别对与每个文言文表达的中医术语相匹配的白话文表达的中医术语进行向量化，得到每个文言文表达的中医术语对应的白话文语义向量表9图2是本发明一种实施方式提供的基于大语言模型的中医方

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