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申请/专利权人：北京中数睿智科技有限公司

摘要：本申请提出一种基于大模型的高效数据资产的自然语言识别加中文分词的查询方法，通过预定义的冗余词表，该方法可以对用户输入的自然语言查询语句进行扫描，并去除其中的冗余词和符号，从而减少干扰和噪音，使得后续的处理更加准确。对去除了冗余词和符号的自然语言查询语句进行分词处理，并进行上下文语义分析，以确定特征分词的全局注意力强度，更好地理解用户输入的查询语句，从而提高了理解能力和准确性。再通过对待理解查询语句进行特征提取，得到查询意图关键词、实体关键词、属性关键词，并将其映射为数据筛选条件，如此将用户的查询意图转化为准确的数据筛选条件，从而提高了检索的准确性和效率。根据生成的数据检索请求，在数据资产库进行数据资产元数据的检索，并基于自然语言大模型生成检索结果文本，从而准确地解析用户的查询并生成相应的检索结果，从而提高了检索的效率和准确性。

主权项：1.一种基于大模型的高效数据资产的自然语言识别加中文分词的查询方法，其特征在于，基于大模型执行如下步骤，包括：获取用户输入的自然语言查询语句；对所述自然语言查询语句进行扫描，以去除其中无语义特征的冗余词、冗余符号并得到待理解查询语句；基于自然语言大模型，对所述待理解查询语句进行特征提取，得到查询意图关键词、实体关键词、属性关键词；将所述查询意图关键词、实体关键词、属性关键词，映射为数据筛选条件；根据所述数据筛选条件，生成数据检索请求；基于所述数据检索请求，在数据资产库进行数据资产元数据的检索；基于自然语言大模型，根据检索到的数据资产元数据生成检索结果文本；其中，对所述自然语言查询语句进行扫描，包括：基于预定义的冗余词表，对所述自然语言查询语句进行扫描，以确定所述自然语言查询语句中出现的所述冗余词、冗余符号并去除；对去除了所述冗余词、冗余符号的自然语言查询语句进行分词处理，得到若干特征分词；对所述若干特征分词进行上下文语义分析，以确定该特征分词的全局注意力强度；基于所述全局注意力强度，对所述若干特征分词进行筛选，以形成待理解查询语句；其中，所述对所述若干特征分词进行上下文语义分析，以确定该特征分词的全局注意力强度，包括：对每个特征分词进行向量化得到对应的语义特征向量；根据每个特征分词在所述自然语言查询语句的位置，对该每个特征分词进行位置编码得到位置特征向量；对每个特征分词对应的语义特征向量和位置特征向量进行融合，得到融合特征向量；基于每特征分词所述融合特征向量，确定该特征分词的全局注意力强度。

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百度查询： 北京中数睿智科技有限公司 基于大模型的高效数据资产的自然语言识别加中文分词的查询方法