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作者：汤少梁;龙秋予;李君妍;申俊龙;赵楠;
单位：南京中医药大学大数据管理与应用系;南京中医药大学卫生经济管理学院;南京中医药大学人工智能与信息技术学院;
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。
关键词：大语言模型;;中医妇科;;知识图谱;;知识抽取;;Neo4j;;Bi-LSTM-CRF
基金资助：国家社会科学基金重点项目(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)
