摘要
本发明提出了基于大语言模型的科技文献推荐方法,由于大语言模型基于互联网上的海量语料学习,具有更为强大和准确的语义理解效果,能够提升科技文献推荐的精准度。现有基于大语言模型的推荐技术无法应用与科技文献推荐领域,因为存在海量的候选科技文献,而大语言模型对提示词长度是有限制的。为了克服这一缺点,本发明提出了一种“传统模型粗排‑大语言模型精排”的思路,显著减少大语言模型输入的候选文献集合大小;同时引入面向科技文献的大模型微调技术,提升推荐的精准程度。
技术关键词
科技文献推荐方法
大语言模型
静态特征
论文
意图
面向科技文献
数据
阶段
微调技术
深度学习模型
推荐技术
逻辑
模式
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