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申请/专利权人：深圳爱护者科技有限公司

摘要：本发明涉及智能问答技术领域，揭露了一种基于大模型的智能问答方法及系统，所述方法包括：查找问题文本的文本分词对应的分词语境，计算每个分词语境的嵌入向量；根据嵌入向量计算每个分词语境的词语境向量；根据词语境向量每个分词语境的嵌入向量，对文本向量进行各向异性消歧及文本重构，得到问题文本的目标重构文本；获取预构建的答案语料，构建答案语料与目标重构文本对应的字嵌入矩阵，对字嵌入矩阵进行注意力交互，得到交互矩阵；根据交互矩阵计算目标重构文本与答案语料之间的相似度，根据相似度确定问题文本对应的目标答案语料。本发明可以提高智能问答的准确性。

主权项：1.一种基于大模型的智能问答方法，其特征在于，所述方法包括：获取问题文本，对所述问题文本进行分词，得到文本分词，在预构建的语料库中查找每个所述文本分词对应的分词语境集，计算所述分词语境集中每个分词语境的嵌入向量；根据所述嵌入向量对所述分词语境集进行词语嵌入聚类，得到语境聚类簇，计算所述分词语境集中每个分词语境在所述语境聚类簇中的概率分布，根据所述概率分布生成每个所述分词语境的词语境向量；利用如下公式计算每个分词语境在所述语境聚类簇中的概率分布： 其中，pi,k表示第i个分词语境在第k个语境聚类簇中的概率分布，C表示所述语境聚类簇的总数，ck、cj分别表示第k个、第j个语境聚类簇的聚类中心，xi表示第i个分词语境对应的聚类向量，m表示预设的聚类参数；根据所述词语境向量构建所述问题文本的文本向量，对所述文本向量进行各向异性消歧，得到所述问题文本的目标向量，根据所述目标向量对所述问题文本进行文本重构，得到所述问题文本的目标重构文本；所述对所述文本向量进行各向异性消歧，得到所述问题文本的目标向量，包括：将所述文本向量分解为分词向量集，计算所述分词向量集对应的协方差矩阵；将所述协方差矩阵转化为单位矩阵，得到单位协方差矩阵；对所述单位协方差矩阵进行奇异值分解，得到分解矩阵；根据所述分解矩阵对所述分词向量集进行线性变换，得到变换向量；利用如下公式对所述分词向量集进行线性变换，得到变换向量： 其中，表示分词向量集中第l个分词向量对应的变换向量，yl表示分词向量集中第l个分词向量，μ表示所述分词向量集之间的期望，Λ表示所述分解矩阵中的正对角矩阵，U表示所述分解矩阵中的正交矩阵；根据所述变换向量构建所述问题文本的目标向量；获取预构建的答案语料，分别构建所述答案语料与所述目标重构文本对应的字嵌入矩阵，对所述字嵌入矩阵进行注意力交互，得到所述答案语料与所述目标重构文本的交互矩阵；根据所述交互矩阵计算所述目标重构文本与所述答案语料之间的相似度，根据所述相似度确定所述问题文本对应的目标答案语料。

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