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申请/专利权人：上海交通大学
摘要：本发明涉及一种基于智能进化的自主知识挖掘方法、系统及介质，其中方法包括：获取用户提供的数据；调用知识大模型，对数据元信息进行解析；根据解析得到的数据元信息结合知识大模型进行自主推理，生成问题；若判断出需要额外数据，则将额外数据合并入输入数据；基于知识大模型对生成的问题和数据元信息进行数据分析；利用多模态大语言模型对自动分析的多种形式的结果进行解析，生成统一文本总结结果，并判断问题是否解决，如果解决则输出解析的结果，否则生成新问题，进入下一轮知识挖掘；根据问题重复度判断是否结束知识挖掘，并进行问题进化。与现有技术相比，本发明具有无需人工参与、挖掘结果准确有效等优点。
主权项：1.一种基于智能进化的自主知识挖掘方法，其特征在于，包括以下步骤：输入数据：获取用户提供的初始数据、数据池或初始数据可访问的地址；数据解读：调用知识大模型，对数据元信息进行解析；自主提问：根据解析得到的数据元信息结合知识大模型进行自主推理，生成问题；判断是否需要额外数据：判断对于拟分析的问题是否需要额外数据集，如果不需要，则进入自动分析步骤，否则，调用知识大模型对数据源列表中存储数据进行检索，寻找和调用额外数据，合并入输入数据并进入自动分析步骤；自动分析：基于知识大模型对生成的问题和数据元信息进行语义理解和工具匹配，得到一个或多个明确的分析子任务列表，根据各子任务，调用分析算子进行数据分析；结果解析和判断：利用多模态大语言模型对自动分析的多种形式的结果进行解析，生成统一文本总结结果，将解析的结果与对应问题共同作为语言大模型的输入，判断问题是否解决，如果解决则输出解析的结果，并进入判断问题重复度是否达到阈值步骤；如果未解决，则返回自主提问步骤生成新问题，进入下一轮知识挖掘；判断问题重复度是否达到阈值：根据截至当前轮次所有生成的问题构建问题集，并调用语言大模型判断问题在问题集中的重复度，当重复度超过预设阈值时，结束知识挖掘，否则，将本轮问题、数据元信息和结果作为输入，对问题进行知识进化，进入下一轮知识挖掘。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海交通大学 一种基于智能进化的自主知识挖掘方法、系统及介质
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