一种融合大语言模型与知识图谱的低电压治理辅助决策方法

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一种融合大语言模型与知识图谱的低电压治理辅助决策方法
申请号:CN202410868198
申请日期:2024-07-01
公开号:CN118863057A
公开日期:2024-10-29
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种融合大语言模型与知识图谱的低电压治理辅助决策方法,包括:获取与低电压相关的目标数据,并进行预处理;采用深度学习方法构建低电压知识图谱;从故障工单中获取低电压业务运维相关数据,提取里面的三元组信息,与低电压知识图谱进行匹配,并对故障工单的用户意图进行识别,进而生成大语言模型的问题输入;设计大语言模型prompt提示策略;将当前的低电压运检案例库与低电压知识图谱作为领域知识导入本地知识库;将从故障工单中提取的三元组信息和用户意图输入大语言模型,结合prompt提示策略和本地知识库对问题进行分析和故障溯源,输出辅助决策结果;将所述辅助决策结果作为新的案例记录存入低电压运检案例库中,完成所述的融合大语言模型与知识图谱的低电压治理辅助决策。
技术关键词
大语言模型 辅助决策方法 图谱 三元组 案例库 BiLSTM模型 命名实体识别 意图分类模型 Softmax分类器 深度学习方法 混合神经网络模型 三相负荷平衡 注意力机制 实体关系抽取 词语 BERT模型
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