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摘要：本发明涉及推理问答技术领域，公开了一种基于语言大模型的军事问答方法与系统，所述军事问答方法通过获取军事领域知识数据，并分类构建知识向量库；将输入的军事问题进行向量编码，并映射到预先构建的知识向量库中；根据军事问题的提示词进行相关性配对，并逐步缩减问题范围根据缩减范围后的问题构建多组候选答案，对多组候选答案与问题关键词对齐标注，并将对齐标注后的多组答案融合，并对融合后的答案进行更迭，根据更迭后的答案内容全局搜索对应的图片数据，通过图文结合以生成最终答案，从而能够对初步产生的答案对标问题关键词进行反复迭代和推理，并通过图片数据辅助用户更容易理解答案内容，确保给出答案的准确性和可靠性。
主权项：1.一种基于语言大模型的军事问答方法，其特征在于，包括以下步骤：获取知识数据，并分类构建知识向量库，具体包含：对获取的知识文本信息Et通过设定句段长度阈值K进行分割，再提取分割后的文本信息Et句段含义，再将文本信息Et句段含义嵌入VQGAN生成相应图像数据Ei，并使句段含义通过，式中，concat[]为操作符，表示文本信息与图像数据的拼接操作，Etextt表示从文本t中提取出的特征，EtextI表示从图像I中提取出的特征，使文本信息Et和图像数据Ei映射到同一个空间中，并通过相似性关联；将输入的问题进行向量编码，并映射到预先构建的知识向量库中；根据问题的关键词进行配对，并逐步缩减问题范围；根据缩减范围后的问题构建多组候选答案，对多组候选答案与问题关键词对齐标注，并将对齐标注后的多组答案融合，并对融合后的答案进行更迭，根据更迭后的答案内容全局搜索对应的图片数据，通过图文结合以生成最终答案。
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百度查询： 厦门渊亭信息科技有限公司 一种基于语言大模型的军事问答方法与系统
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