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龙图腾网获悉成都中医药大学申请的专利基于大语言模型的中医古籍症状标准化处理方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120579560B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511088093.2，技术领域涉及：G06F40/58；该发明授权基于大语言模型的中医古籍症状标准化处理方法是由杨静;邓垚;张婷婷;卢鹏;闵新;蒲婉瑶;温川飙设计研发完成，并于2025-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大语言模型的中医古籍症状标准化处理方法在说明书摘要公布了：本发明属于自然语言处理技术领域，公开了基于大语言模型的中医古籍症状标准化处理方法，包括：获取并预处理中医古籍文本，提取初始症状表述；针对初始症状表述中存在的复合症状，采用预设规则引擎及大语言模型相结合的方式进行拆分，得到单一症状表述；基于预设的标准症状词库，计算单一症状表述的多维相似度；对多维相似度进行加权融合得到综合相似度得分，基于综合相似度得分从标准症状词库中确定一个对应的标准症状，将其作为初始症状表述的标准化表达。本发明通过多维度的校验机制，能够有效克服因“同症异名”、用词习惯差异等造成的匹配失败问题，其准确性和鲁棒性远超仅依赖单一语义匹配的现有技术。

本发明授权基于大语言模型的中医古籍症状标准化处理方法在权利要求书中公布了：1.基于大语言模型的中医古籍症状标准化处理方法，其特征在于，包括如下步骤： S1.获取并预处理中医古籍文本，提取初始症状表述； S2.针对所述初始症状表述中存在的复合症状，采用预设规则引擎及大语言模型相结合的方式进行拆分，得到单一症状表述； S3.基于预设的标准症状词库，计算所述单一症状表述的多维相似度，所述多维相似度包括：基于编辑距离的结构相似度；基于第一预训练语言模型获取的直接语义相似度；通过将所述单一症状表述从古籍用语转换为现代用语并利用第二预训练语言模型获取的翻译后语义相似度； S4.对所述多维相似度进行加权融合得到综合相似度得分，基于所述综合相似度得分从所述标准症状词库中确定一个对应的标准症状，将其作为所述初始症状表述的标准化表达； 步骤S1中提取初始症状表述的方法包括：采用BIO标注规则对中医古籍文本进行结构化标注，并利用经标注数据训练后的中医预训练模型识别并提取所述初始症状表述； 步骤S2包括： 基于预设的身体部位词典和或中医语法规则构建所述规则引擎，对由明确身体部位词组合而成的复合症状进行拆分； 构建提示词模板，利用所述大语言模型，对所述规则引擎未能处理的复合症状进行拆分。

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