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      融合大模型與知識圖譜技術(shù)的分析方法及系統(tǒng)與流程

      文檔序號:40387685發(fā)布日期:2024-12-20 12:10閱讀:來源:國知局

      技術(shù)特征:

      1.一種融合大模型與知識圖譜技術(shù)的分析方法,其特征在于,包括:

      2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的融合大模型與知識圖譜技術(shù)的分析方法,其特征在于,對所述用戶咨詢提問和所述產(chǎn)業(yè)技術(shù)查詢匹配內(nèi)容進行編碼以得到用戶咨詢提問語義編碼特征和產(chǎn)業(yè)技術(shù)查詢匹配內(nèi)容語義編碼特征,包括:對所述用戶咨詢提問和所述產(chǎn)業(yè)技術(shù)查詢匹配內(nèi)容進行語義嵌入編碼以得到用戶咨詢提問語義編碼向量作為所述用戶咨詢提問語義編碼特征和產(chǎn)業(yè)技術(shù)查詢匹配內(nèi)容語義編碼向量作為所述產(chǎn)業(yè)技術(shù)查詢匹配內(nèi)容語義編碼特征。

      3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的融合大模型與知識圖譜技術(shù)的分析方法,其特征在于,對所述用戶咨詢提問語義編碼特征和產(chǎn)業(yè)技術(shù)查詢匹配內(nèi)容語義編碼特征進行聯(lián)合隱式特征激活處理以得到用戶咨詢提問-產(chǎn)業(yè)技術(shù)查詢匹配內(nèi)容語義條件特征,包括:

      4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的融合大模型與知識圖譜技術(shù)的分析方法,其特征在于,將所述用戶咨詢提問語義編碼特征和所述產(chǎn)業(yè)技術(shù)查詢匹配內(nèi)容語義編碼特征輸入聯(lián)合隱式特征捕獲網(wǎng)絡(luò)以得到用戶咨詢提問-產(chǎn)業(yè)技術(shù)查詢匹配內(nèi)容語義聯(lián)合隱式特征向量,包括:

      5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的融合大模型與知識圖譜技術(shù)的分析方法,其特征在于,以所述用戶咨詢提問-產(chǎn)業(yè)技術(shù)查詢匹配內(nèi)容語義條件特征為條件信息,對所述用戶咨詢提問語義編碼特征和所述產(chǎn)業(yè)技術(shù)查詢匹配內(nèi)容語義編碼特征進行特征交互融合以得到所述用戶咨詢提問-產(chǎn)業(yè)技術(shù)查詢匹配內(nèi)容語義顯著交互融合表示,包括:

      6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的融合大模型與知識圖譜技術(shù)的分析方法,其特征在于,計算所述用戶咨詢提問語義編碼特征相對于所述用戶咨詢提問-產(chǎn)業(yè)技術(shù)查詢匹配內(nèi)容語義條件特征向量的用戶咨詢提問語義貢獻度,包括:

      7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的融合大模型與知識圖譜技術(shù)的分析方法,其特征在于,對所述用戶咨詢提問語義貢獻度和所述產(chǎn)業(yè)技術(shù)查詢匹配內(nèi)容語義貢獻度進行歸一化處理,并使用歸一化后的用戶咨詢提問語義貢獻度和歸一化后的產(chǎn)業(yè)技術(shù)查詢匹配內(nèi)容語義貢獻度對所述用戶咨詢提問語義編碼特征和所述產(chǎn)業(yè)技術(shù)查詢匹配內(nèi)容語義編碼特征進行加權(quán)調(diào)制以得到調(diào)制后用戶咨詢提問語義編碼向量和調(diào)制后產(chǎn)業(yè)技術(shù)查詢匹配內(nèi)容語義編碼向量,包括:

      8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的融合大模型與知識圖譜技術(shù)的分析方法,其特征在于,以所述調(diào)制后用戶咨詢提問語義編碼向量作為查詢向量、以所述調(diào)制后產(chǎn)業(yè)技術(shù)查詢匹配內(nèi)容語義編碼向量作為鍵向量且以所述用戶咨詢提問-產(chǎn)業(yè)技術(shù)查詢匹配內(nèi)容語義條件特征向量作為值向量,將所述調(diào)制后用戶咨詢提問語義編碼向量、所述調(diào)制后產(chǎn)業(yè)技術(shù)查詢匹配內(nèi)容語義編碼向量和所述用戶咨詢提問-產(chǎn)業(yè)技術(shù)查詢匹配內(nèi)容語義條件特征向量輸入基于轉(zhuǎn)換器結(jié)構(gòu)的特征間顯著引導交互模塊以得到用戶咨詢提問-產(chǎn)業(yè)技術(shù)查詢匹配內(nèi)容語義顯著交互融合表示向量作為所述用戶咨詢提問-產(chǎn)業(yè)技術(shù)查詢匹配內(nèi)容語義顯著交互融合表示,包括:

      9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的融合大模型與知識圖譜技術(shù)的分析方法,其特征在于,基于所述用戶咨詢提問-產(chǎn)業(yè)技術(shù)查詢匹配內(nèi)容語義顯著交互融合表示,利用基于大語言模型的智能回答機器人生成問題回答文本,包括:將所述用戶咨詢提問-產(chǎn)業(yè)技術(shù)查詢匹配內(nèi)容語義顯著交互融合表示向量輸入基于大語言模型的智能回答機器人以得到問題回答文本。

      10.一種融合大模型與知識圖譜技術(shù)的分析系統(tǒng),其特征在于,包括:


      技術(shù)總結(jié)
      本申請?zhí)峁┝艘环N融合大模型與知識圖譜技術(shù)的分析方法及系統(tǒng),涉及深度學習領(lǐng)域,其首先從專利數(shù)據(jù)庫、學術(shù)文獻庫和政策文件中提取產(chǎn)業(yè)技術(shù)相關(guān)原始文件的文本內(nèi)容,并以此構(gòu)建產(chǎn)業(yè)技術(shù)知識圖譜。然后,通過產(chǎn)業(yè)技術(shù)知識圖譜來定位相關(guān)的信息節(jié)點提取產(chǎn)業(yè)技術(shù)查詢匹配內(nèi)容,并利用大語言模型進行顯著語義交互分析,再利用基于大語言模型的智能回答機器人來生成與用戶咨詢匹配的問題回答文本,從而對產(chǎn)業(yè)技術(shù)相關(guān)文件和用戶咨詢問題進行語義交互分析和答案自動化生成,為不同的用戶咨詢問題提供與產(chǎn)業(yè)技術(shù)分析相關(guān)的更為個性化和全面的問題回答文本,提高問答系統(tǒng)的性能。

      技術(shù)研發(fā)人員:陳曉玲,張世彤,周宗博,孫伯貽,陳舒,張馨月,李青,丁玲,王博,劉力鳴,王琪,孫堯
      受保護的技術(shù)使用者:吉林省科技創(chuàng)新研究院
      技術(shù)研發(fā)日:
      技術(shù)公布日:2024/12/19
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