基于BERT實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)專業(yè)術(shù)語(yǔ)智能提取系統(tǒng)

摘要： 在生成式人工智能的推動(dòng)下，因材施教的個(gè)性化學(xué)習(xí)是現(xiàn)代教育的必然趨勢(shì)?；谥R(shí)圖譜的個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑是目前普遍采用的方式。在知識(shí)圖譜的構(gòu)建中，對(duì)專業(yè)術(shù)語(yǔ)的精準(zhǔn)提取是最基礎(chǔ)的工作，但僅靠人工完成，存在工作量大、易遺漏、不能及時(shí)更新的問(wèn)題。文章通過(guò)自行設(shè)計(jì)標(biāo)注的數(shù)據(jù)集medBaseDt,在開源預(yù)訓(xùn)練大模型BERT的基礎(chǔ)上進(jìn)行微調(diào)，訓(xùn)練完成termBERT模型，并設(shè)計(jì)開發(fā)了基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)專業(yè)術(shù)... ... （共6頁(yè)）