CN119441469A 一种文献推 荐方法及相关设备 （中国医学科学院医学信息研究所）

本申请实施例提供了一种文献推荐方法及P次处理，以剔除大语言模型幻觉造成的异常推荐关键词。文献检索平台通过K个能够精准反映用户感兴趣的推荐关键词，利用语义相似度计2获取用户检索关键词和关注的文献题目；所述用户检索关键词利用M个大语言模型对所述用户检索关键词和所所述用户检索关键词和所述关注的文献题目进行每根据所述K个推荐关键词与所述文献数据库中的文献信息之间的语2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用M个大语言模型对所述用户检索关键词和所从所述P×M个候选推荐关键词中筛选出与其他候选推荐关键词的语义相似度阈值小合并所述K1个待处理关键词中语义相似度大于等于第二语义相似度其中，所述判断提示词用于判断所述K个推荐关键词中每个推荐关键词是否为所述用所述根据所述K个推荐关键词与所述文献数据库中的文献信息之间的语义相似度，确根据所述目标推荐关键词与所述文献数据库中的文献信息之间的语义相似度，确定N4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据计算所述K个推荐关键词中每个推荐关键词与所述文献数据库中所有文献题目之间的对所述每个推荐关键词执行：将所述文献数据库中所有文献题目，按所述5.根据权利要求4所述的方法，其特征在3利用KL散度算法，计算所述K个推荐关键词中每个推荐关键词与所述文献数据库中所将所述用户的浏览时间大于预设时间阈值的文献、或点击并下载将所述N个目标文献中每个目标文献的文献作者、题目、期刊名和获取单元，用于获取用户检索关键词和关注的文献题目；所述用户检索处理单元，用于利用M个大语言模型对所述用户检索关键词和所述关注的文献题目进推荐单元，用于根据所述K个推荐关键词与所述文献数据库中的文献信息之间的语义4[0002]文献推荐技术本质上为信息过滤技术，旨在通过分析用户的文献检索与浏览行利用M个大语言模型对所述用户检索关键词和所述关注的文献题目进行P次处理，根据所述K个推荐关键词与所述文献数据库中的文献信息之间的语义相似度，确[0007]可选地，所述利用M个大语言模型对所述用户检索关键词和所述关注的文献题目利用M个大语言模型对所述用户检索关键词和所述关注的文献题目进行P次处理，从所述P×M个候选推荐关键词中筛选出与其他候选推荐关键词的语义相似度阈5从所述P×M个候选推荐关键词中删除所述待删除关键词，得到K1个待处理关键合并所述K1个待处理关键词中语义相似度大于等于第二语义相似度阈值的关键个推荐关键词中获取所述用户感兴趣的目标推荐关其中，所述判断提示词用于判断所述K个推荐关键词中每个推荐关键词是否为所所述根据所述K个推荐关键词与所述文献数据库中的文献信息之间的语义相似[0009]可选地，所述根据所述K个推荐关键词与所述文献数据库中的文献信息之间的语计算所述K个推荐关键词中每个推荐关键词与所述文献数据库中所有文献题目之[0010]可选地，所述计算所述K个推荐关键词中每个推荐关键词与所述文献数据库中所利用KL散度算法，计算所述K个推荐关键词中每个推荐关键词与所述文献数据库处理单元，用于利用M个大语言模型对所述用户检索关键词和所述关注的文献题6推荐单元，用于根据所述K个推荐关键词与所述文献数据库中的文献信息之间的个计算设备上运行时，使得至少一个计算设备实现如第一方面任一项所述的文献推荐方通过利用M个大语言模型对用户检索关键词和关注的文献题目进行P次处理，得到K个推荐7[0026]附图1为一种文献推荐技术的应用场景图。该文献推荐技术应用于文献检索平台功能的服务器103和网络102。网络102用以在终端设备101和服务器103之间提供通信链路8实施例通过利用M个大语言模型对用户检索关键词和关注的文献题目进行P次处理，得到K[0034]附图2为本申请实施例提供的一种文献推荐方法流程图，该方法应用在文献检索[0035]用户检索关键词为用户在文献检索平台10的终端设备101的交互界面输入的关键[0036]关注的文献题目为文献检索平台10基于用户检索关键词从文献数据库中搜索到9有鉴于此，本申请实施例提出了利用M个大语言模型对用户检索关键词和关注的文献题目[0048]其中，判断提示词用于判断K个推荐关键词中每个推荐关键词是否为用户感兴趣[0049]在实际使用时，可以指定M个大语言模型中的一个大语言模型作为目标大语言模[0053]在一种示例中，文献检索平台10计算K个推荐关键词中每个推荐关键词与文献数的应用。文献检索平台10计算3个推荐关键词中每个推荐关键词与文献数据库中文献题目[0057]在另一种示例中，文献检索平台10获取每个推荐关键词中语义相似度排在前P为键词与文献数据库中文献题目的语义相似度。KL散度(KL_divergePce)算法，也称为户。注的文献题目进行一次处理具有相同的提示词，以避免因提示词不同导致的模型输出偏利用M个大语言模型对用户检索关键词和关注的文献题目进行P次处理，得到K个推荐关键[0064]下面以M个大语言模型对用户检索关键词和关注的文献题目进行一次处理为例，键词2,……大语言模型M得到推荐文献关步骤1：利用M个大语言模型对所述用户检索关键词和所述关注的文献题目进行P[0074]步骤2：从P×M个候选推荐关键词中筛选出与其他候选推荐关键词的语义相似度词标记为待删除关键词，因此可以从M个推荐文献关键词中提出大语言模型幻觉生成的推[0079]步骤4：合并K1个待处理关键词中语义相似度大于等于第二语义相似度阈值的关献推荐给用户。[0091]若因四舍五入导致此处选择的文献总数超过或不足N篇，则按照语义相似度大小理具有相同的提示词；[0099]可选地，计算K个推荐关键词中每个推荐关键词与文献数据库中所有文献题目之实施例通过利用M个大语言模型对用户检索关键词和