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摘要：本发明公开了一种基于程序性知识总结的常识问答方法、系统、设备及介质，它们是相对应的方案，方案中：通过要点总结对正确选项和错误选项进行比较分析，总结出各种类型问题的答题要点；通过思考路径总结模块对同类型的问题思考路径总结，生成各种类别问题的思考路径；在通过基于知识选择的答题识别当前问题涉及的技能类别，从而利用总结的程序性知识帮助回答问题。上述方案通过大型语言模型对极少量同种类型问题进行总结生成程序性知识，与之前的基于大型语言模型的常识问答系统相比，能够在保证实现相近甚至更好性能的前提下，极大的减少了对大型语言模型的调用，从而减少了使用成本，并消除了潜在的数据泄露风险。
主权项：1.一种基于程序性知识总结的常识问答方法，其特征在于，包括：对于每个技能类别，从数据集中分别抽取设定数目的问题；将提取出的所有问题传入至大型语言模型，由所述大型语言模型结合答题过程中正确选项解释和错误选项解释进行对比分析，获得每个技能类别问题的答题要点，作为要点级别的程序性知识；以及，由所述大型语言模型结合正确答题过程中的思考过程进行总结分析，获得每个技能类别问题的思考过程，作为过程级别的程序性知识；对当前待解答的常识问题x，通过分类确定其对应的技能类别，并抽取对应技能类别的要点级别的程序性知识与过程级别的程序性知识，再映射为前缀形式，之后与当前待解答的常识问题一并输入至问答模型，获得问答结果。
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百度查询： 中国科学技术大学 基于程序性知识总结的常识问答方法、系统、设备及介质
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