Đề án “Xác định mối quan hệ giữa bệnh, gen và thuốc dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn và đồ thị tri thức” được trình bày trong 3 chương, gồm: Chương 1: Giới thiệu đề tài; Chương 2: Cơ sở lý thuyết; Chương 3: Thực nghiệm và đánh giá. Các nội dung nghiên cứu tập trung nghiên cứu và ứng dụng kết hợp đồ thị tri thức với mô hình ngôn ngữ lớn để giải quyết bài toán hỏi đáp phức tạp về xác định mối quan hệ giữa bệnh, gen và thuốc trong lĩnh vực y sinh. Phân tích và định hình bài toán xác định mối quan hệ giữa bệnh-genthuốc qua dạng hỏi đáp. Đề xuất mô hình ứng dụng đồ thị tri thức với mô hình ngôn ngữ lớn trong bài toán bài toán xác định mối quan hệ bệnh-gen-thuốc: Nghiên cứu và triển khai các phương pháp tích hợp hiệu quả, cho phép LLM tận dụng tri thức từ đồ thị tri thức để đưa ra các câu trả lời chính xác và đáng tin cậy. Trên cơ sở của các nghiên cứu liên quan, đề án đã Đề án này nhằm cải thiện độ chính xác trong trả lời câu hỏi về mối quan hệ giữa bệnh – gen – thuốc bằng cách kết hợp đồ thị tri thức y sinh với kỹ thuật RAG (Retrieval-Augmented Generation) để tăng cường thông tin ngữ cảnh. Tác giả đã sử dụng các kỹ thuật trích xuất thực thể và chọn lọc ngữ cảnh nhằm tối ưu chi phí nhưng vẫn đảm bảo chất lượng thông tin. Thực nghiệm trên hai bộ dữ liệu (MCQ và TFQ) cho thấy mô hình đề xuất vượt trội hơn so với GPT-3.5-Turbo, GPT-4o-mini và Deepseek-chat, đặc biệt trên bộ TFQ với độ chính xác tăng từ 94% lên 97%. Tuy nhiên, đề án còn tồn tại một số hạn chế như hiệu suất chưa ổn định với mô hình mới và cần chọn lọc kỹ hơn tập dữ liệu cho phù hợp với đồ thị tri thức.

Ngôn ngữ:	vie
Tác giả:	Nguyễn Lương Hải, GVHD: Nguyễn Thị Kim Sơn, GVHD: Nguyễn Việt Anh
Thông tin nhan đề:	Xác định mối quan hệ giữa bệnh, gen và thuốc dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn và đồ thị tri thức
Nhà xuất bản:	Đại học Công nghiệp Hà Nội
Loại hình:	Luận văn Thạc sĩ / Bộ sưu tập: Công nghệ thông tin
Mô tả vật lý:	73tr.
Năm xuất bản:	2025