介绍生成式语言模型在自然语言处理领域的应用及其在小分子药物问答系统中的重要性和实际需求
明确本研究旨在探索生成式语言模型应用于小分子药物问答系统的可行性和有效性
阐述生成式语言模型在提高药物信息查询效率和准确性方面的潜在价值和应用前景
详细描述本研究将探讨的具体内容，包括生成式语言模型的选择、训练、优化及应用实例
概述本研究的整体思路，包括问题定义、技术路线、实验设计等
介绍本研究采用的具体方法和技术手段，包括数据预处理、模型训练和评估方法
阐述论文各章节的内容安排和逻辑关系
总结本研究的创新之处，包括新方法、新技术的应用和新见解
解释生成式语言模型的基本原理和工作流程，包括概率模型和神经网络模型
列举并简要介绍几种主流的生成式语言模型，如GPT、BERT等，并对比它们的特点
探讨生成式语言模型在问答系统中的应用场景和优势
分析小分子药物问答系统的需求特点和关键功能
介绍小分子药物数据的获取途径和数据来源，包括公共数据库和专业资源
描述数据清洗和预处理的方法，确保数据质量和一致性
介绍构建小分子药物知识图谱的技术和方法，包括实体识别和关系抽取
讨论知识库的维护策略和更新机制，保持知识库的时效性和准确性
选择适合小分子药物问答系统的生成式语言模型，并配置相应的参数
构建用于训练和测试的问答数据集，涵盖常见和复杂的小分子药物问题
描述模型训练的具体步骤和过程，包括超参数调整和模型收敛
探讨模型优化的方法和技术，如微调和增强学习，以提高模型性能
设计问答系统的整体架构，包括前端界面和后端服务
讨论用户交互的设计原则和实现方法，提升用户体验
介绍问答系统的各个功能模块，如问题解析、答案生成和反馈机制
评估问答系统的性能指标，包括准确率、响应时间和用户满意度
总结本研究的主要结论和发现，包括生成式语言模型在小分子药物问答系统中的表现和局限性
基于研究结论，提出完善小分子药物问答系统的建议和发展方向