摘要
本发明提供一种智能取数方法、装置及可读存储介质,涉及人工智能技术领域,该方法包括:获取用户输入的问题;通过预先构建的NER模型从所述问题中得到包括指标、账期和地区三种实体的标签序列,并输出最佳标签序列的维特比分数;在预先构建的向量库中查找与所述指标、账期和地区相似度最高的标准实体名称,并根据所述标准实体名称对应的相似度值计算得到最终的相似度得分;根据所述维特比分数和最终的相似度得分计算得到置信度得分;若所述置信度得分大于预设的阀值,则根据所述标准实体名称和SQL模版生成SQL语句。该方法、装置及可读存储介质能够解决现有的智能取数方案存在大模型幻觉问题以及效率低、资源开销大的问题。
技术关键词
取数方法
命名实体识别
RNN模型
结构化查询语言
标签
预训练模型
取数装置
CRF模型
序列
指标
语句
长短期记忆网络
维特比算法
LSTM模型
条件随机场
模版
模块
可读存储介质
人工智能技术
系统为您推荐了相关专利信息
行人属性识别
行人检测系统
拥挤场景
行人检测模型
注意力
无标签数据
分类图像数据
无监督
分类方法
计算机可执行指令
采集管理方法
分层现象
数据采集序列
训练集数据
RNN模型
体重
非人灵长类动物
饲料配方
监测终端
称重终端
意图识别模型
标签
物流配送系统
意图识别方法
机器学习模型