摘要
本发明提出基于知识图谱的增强文档生成和检索方法,涉及知识图谱技术领域,包括:接收异构文档输入,并对异构文档进行动态分段;构建Graph‑RAG模型,包括知识图谱‑文档索引提取模块和设计文档生成模块;通过知识图谱‑文档索引提取模块基于文档分段构建和更新知识图谱;利用特征提取模型提取文档分段的特征向量,通过匹配策略建立文档分段与知识图谱中实体之间的映射关系,并构建检索索引;接收用户的查询序列,通过检索索引检索相关的实体和文档分段,并结合预设模板生成目标设计文档。本发明实现基于语义理解的精确检索和高质量文档生成,能解决传统文档处理方法中存在的语义理解不足、知识关联度低、生成质量欠佳等技术问题。
技术关键词
分段
实体
检索方法
三元组
文档生成模块
索引
生成模板
更新知识图谱
序列
关系
语义关联度
词嵌入模型
BERT模型
标记
异构
特征提取模型
文本
编辑距离算法
系统为您推荐了相关专利信息
信息识别方法
自然语言数据处理
索引
深度学习模型
构建时间序列模型
图片
大语言模型
结构化解析方法
文本特征向量
图像特征向量
矿产资源预测方法
多源异构数据
知识图谱构建
地球物理数据
预训练网络
锂电池
广义回归神经网络
电池热管理技术
表面温度数据
温度传感器组