换一批基于ChatGLM的中医妇科知识图谱自动化构建与临床决策支持研究
Research on Automated Construction and Clinical Decision Support of Traditional Chinese Medicine Gynecology Knowledge Graphs Based on ChatGLM
摘要构建基于大语言模型的中医妇科知识图谱,旨在系统化整理并展现中医妇科领域复杂知识体系,揭示病症间的内在联系与演变规律,以提升临床决策的精准度.选取中国知网349篇中医妇科文献,采用ChatGLM通过多轮提示词模板实现零样本实体关系抽取,设计评价指标评估抽取效果,借助API接口与模型交互,使用Neo4j图数据库构建并可视化知识图谱.研究表明,ChatGLM在知识抽取方面优于传统Bi-LSTM-CRF模型,显著提升了精确率、召回率和F1值.所构建的知识图谱有效支持了中医妇科领域的临床决策,提高了诊疗效率与准确性,体现了其实用价值.
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关键词
大语言模型中医妇科知识图谱知识抽取Neo4jBi-LSTM-CRFlarge language modelTCM gynecologyknowledge graphknowledge extractionNeo4jBi-LSTM-CRF
分类号
R271.1（中医妇产科）
栏目名称
DOI
10.13193/j.issn.1673-7717.2026.01.001
发布时间
2026-02-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家社会科学基金（19AZD018）
江苏智慧中医药健康服务工程研究中心开放课题项目（ZHZYY202402）
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