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摘要：本发明公开了一种融合大模型知识的数学应用题智能解答方法与系统，在每一推理步骤中对必要的知识进行激发、验证、注入，从而关注在每一推理步骤中如何保证激发知识的合理性、以及如何将该知识应用于当前步骤的符号生成中，最终实现推理过程可解释性和准确性的提高。本发明提供的方案，不仅可扩展至包含多种机器学习任务以及使用多种大语言模型，为实现具有强大推理能力的人工智能提供了可行方案；还可以为个性化在线导学提供高可解释性的解题逻辑思路，具有较高的教育和实用价值。
主权项：1.一种融合大模型知识的数学应用题智能解答方法，其特征在于，包括：步骤1、输入问题文本；步骤2、在当前推理步骤，根据问题文本以及已经生成的符号，基于大语言模型激发当前推理步骤所需的知识；步骤3、对步骤2激发的知识进行编码，利用获得的知识编码与当前推理步骤的推理目标向量对知识进行验证与过滤，获得过滤后的知识，并结合当前推理步骤的推理目标向量计算出过滤后的知识的注意力权重，以及结合知识编码与问题文本的文本表征向量计算出问题文本的注意力权重；再结合计算出的两种注意力权重更新当前推理步骤的推理目标向量；利用更新后的当前推理步骤的推理目标向量，计算当前推理步骤的符号，并生成下一推理步骤的推理目标向量；其中，若当前推理步骤为第一步，则当前推理步骤的推理目标向量为利用问题文本获得的初始推理目标向量；通过重复执行步骤2与步骤3，生成所有符号，并按照顺序组合为求解表达式；步骤4、利用求解表达式求解出答案。
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