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申请/专利权人：中国铁道科学研究院集团有限公司科学技术信息研究所;中国铁道科学研究院集团有限公司
摘要：本发明提供了一种大语言模型的知识增强方法及系统，涉及自然语言处理技术领域，包括获取待处理的垂直领域数据信息；基于待处理的垂直领域数据信息垂直领域知识库构建；基于主题识别法对垂直领域知识库中的主题词进行提取，并构建得到垂直领域知识库对应的蒙特卡罗树结构；基于主题词标识法对垂直领域的蒙特卡罗树结构进行主题词标识，确定垂直领域知识库中每个文本块的主题词类别；将所述主题词类别和预设的用户问题进行处理，得到与文本块对应的句子排序表；基于所述句子排序表和所述用户问题生成提示词模版，并基于所述提示词模版构建增强后的大语言模型。本发明保证大模型问答内容与用户问题高度相关，提升大模型知识回答内容的精准性。
主权项：1.一种大语言模型的知识增强方法，其特征在于，包括：获取待处理的垂直领域数据信息；将所述待处理的垂直领域数据信息发送至预设的数据处理模型进行垂直领域知识库构建，得到包含至少两个文本块的垂直领域知识库；基于预设的主题识别法对垂直领域知识库中的主题词进行提取，并构建得到垂直领域知识库对应的蒙特卡罗树结构；基于预设的主题词标识法对垂直领域的蒙特卡罗树结构进行主题词标识，确定垂直领域知识库中每个文本块的主题词类别；将所述垂直领域知识库中每个文本块的主题词类别和预设的用户问题发送至预设的增强检索模型中进行处理，得到与用户问题相关性最高的文本块对应的句子排序表；基于所述句子排序表和所述用户问题生成大语言模型的提示词模版，并基于所述提示词模版构建增强后的大语言模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国铁道科学研究院集团有限公司科学技术信息研究所 中国铁道科学研究院集团有限公司 一种大语言模型的知识增强方法及系统
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