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申请/专利权人：东北大学
摘要：本发明提供了一种基于大语言模型的网络配置意图解析方法，属于网络配置意图解析领域。该方法首先从用户输入中获取包含网络配置意图的自然语言与网络拓扑，并使用RoBERTa‑DIET模型进行意图分类和实体识别，然后进行槽位填充并返回给用户以获取用户反馈；用户肯定正确的意图获取结果传递给IR生成引擎，结合网络配置综合器的中间表示知识图谱生成符合意图的中间表示，最终生成全网范围内网络设备配置。本发明极大地增强了网络配置意图获取模型的泛化能力，对意图获取的结果很少出现漏报和误报的现象；同时一步即可完成意图分类和实体识别工作。此外，更新支持的网络策略时，只需更新知识图谱，无需终止系统的运行，实现实时更新。
主权项：1.一种基于大语言模型的网络配置意图解析方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤1：用户输入包含网络配置意图的自然语言与网络拓扑；步骤2：对用户输入的自然语言进行文本嵌入、意图分类与实体识别、槽位填充，输出配置意图集；步骤3：构建关于网络配置综合器NetComplete的IR知识图谱，将步骤2输出的配置意图集解析为网络配置综合器NetComplete的IR语句；步骤4：根据已生成的IR语句，使用网络配置综合器Netcomplete生成网络范围的网络设备配置。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北大学 一种基于大语言模型的网络配置意图解析方法
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