基于检索增强的电力标准问答模型训练方法及系统

本申请涉及机器学习技术领域，提供基于检索增强的电力标准问答模型训练方法及系统。所述方法包括：基于大数据采集电力领域数据，构建电力标准文档；构建问答数据库；训练检索模型；训练答复模型；联合优化检索与答复模型，生成联合优化结果；构建初始问答模型，回溯训练并输出电力标准问答模型。本申请解决了现有电力标准问答模型采用基于规则或模板的方法，导致缺乏灵活性和泛化能力，难以应对电力标准文档的复杂性和多样性，进而在理解和解析文档时容易出现偏差或误解，使得回答不准确的技术问题，实现了基于输入文本的语义相似度，利用的问答模型，对电力标准知识的精准高效匹配，提高电力标准问答模型的准确性、专业性和可靠性的效果。