摘要
本发明提供一种基于大语言模型的电力行业知识问答方法及系统,涉及人工智能技术领域,方法包括:获取电力行业数据;构建具有节点权重的知识图谱;获取以电力行业问题作为特征,以电力行业答案作为标签的训练集;构建具有知识图谱嵌入信息的生成式问答模型;建立生成损失函数;以生成损失函数值小于预设生成损失函数值为目标,对生成式问答模型进行训练,以确定生成式问答模型的最优超参数;获取待处理电力行业问题;将待处理电力行业问题输入至训练后的生成式问答模型,输出与待处理电力行业问题相对应的期望电力行业答案。结合具有节点权重的知识图谱和生成式问答模型,降低训练集噪声对模型输出答案的干扰,提升生成答案的一致性和准确性。
技术关键词
知识问答方法
问答模型
电力行业数据
大语言模型
节点
生成答案
图谱
注意力
超参数
多状态
解码器
粒子群优化算法
实体
计算机可读指令
编码器
级联方式
生成标签
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内容生成方法
内容生成装置
输出模块
修改器
框架
节点
语义注意力
管理方法
注意力神经网络
大数据