一种创新的知识图增强多模块问答系统及方法

本发明提出一种创新的知识图增强多模块问答系统及方法，属于人工智能技术领域，包括：假设输出模块、实体命名识别模块、知识图检索模块、噪声过滤模块、倾向性概率评分模块和输出模块；假设输出模块用于接收模糊查询，并利用提问解析器和定制化语言模型，对BERT模型进行调整，以适应问题场景，将模糊查询转换为精准查询，并生成假设回答；输出模块选择具有最高倾向性评分的精准查询和假设回答组，并提供相应的回复，通过融合知识图谱检索技术、大型语言模型以及其他关键模块，实现了对内部知识结构的深入理解和对用户查询的精准响应，能够全面地覆盖与用户查询有关的知识，并提供更深入的回答。