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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种基于医疗知识图谱的多重耐药菌知识问答方法和系统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：CN118964565B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202411027102.2，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种基于医疗知识图谱的多重耐药菌知识问答方法和系统是由王雪鹤;郑深生;刘曦;刘旭;夏瑾瑜;许心怡;徐曈睿设计研发完成，并于2024-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于医疗知识图谱的多重耐药菌知识问答方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于医疗知识图谱的多重耐药菌知识问答方法和系统，该方法包括：构建原始多重耐药菌数据文档；构建多重耐药菌知识图谱；生成本地多重耐药菌知识文档；通用大语言学习模型进行训练，得到多重耐药菌大语言学习模型；构建本地多重耐药菌数据库；基于用户查询信息在本地多重耐药菌数据库中进行搜索，得到知识信息；构建第一提示信息，并输入到多重耐药菌大语言学习模型中，输出答案信息。该系统包括原始数据采集模块、多重耐药菌关系抽取模块、通用大语言学习模型、模型训练模块、本地数据库构建模块、搜索模块和答案输出模块。通过使用本发明能够提供更为高效、精确的多重耐药菌防治方案。本发明可广泛应用于医疗健康技术领域。

本发明授权一种基于医疗知识图谱的多重耐药菌知识问答方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于医疗知识图谱的多重耐药菌知识问答方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建原始多重耐药菌数据文档； 基于多重耐药菌关系抽取模型对所述原始多重耐药菌数据文档进行知识关系提取，得到多重耐药菌知识图谱； 构建通用大语言学习模型，以所述多重耐药菌知识图谱和结构化文本信息为输入，生成本地多重耐药菌知识文档； 基于所述多重耐药菌知识图谱对所述通用大语言学习模型进行训练，得到多重耐药菌大语言学习模型； 基于所述本地多重耐药菌知识文档构建本地多重耐药菌数据库； 基于用户查询信息在所述本地多重耐药菌数据库中进行搜索，得到知识信息； 基于所述知识信息和用户查询信息构建第一提示信息，并将所述第一提示信息输入到所述多重耐药菌大语言学习模型中，输出答案信息； 所述多重耐药菌关系抽取模型包括输入层、输入表示层、命名实体识别层、分类器层和输出层； 所述基于多重耐药菌关系抽取模型对所述原始多重耐药菌数据文档进行知识关系提取，得到多重耐药菌知识图谱这一步骤，其具体包括： 对所述原始多重耐药菌数据文档进行文本预处理，得到所述结构化文本信息和非结构化文本信息； 将所述非结构化文本信息输入到输入表示层进行语义丰富，得到动态词向量； 将所述动态词向量输入到命名实体识别层进行实体识别，得到已识别实体； 将已识别实体输入到分类器层，并结合已识别实体的上下文信息对已识别实体间的关系进行预测，得到多重耐药菌的三元组关系对； 依据多重耐药菌的三元组关系对构建多重耐药菌知识图谱。

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