摘要
本发明公开了基于语义向量优化和动态提示的智能问答方法及系统,方法包括:将目标问题,输入到训练后的问答模型中,得到目标问题对应的答案;其中,训练后的问答模型,包括依次连接的输入层、嵌入层、语义向量生成模块、特征压缩模块、动态提示生成模块、答案生成模块、线性层和激活函数层;其中,特征压缩模块的输出端还与RAG检索模块的输入端连接,RAG检索模块的输出端与动态提示生成模块的输入端连接;所述训练后的问答模型,训练过程包括:构建语义向量生成模块,对语义向量生成模块进行预训练;将经过预训练的语义向量生成模块,设置到问答模型中,对问答模型进行训练,当总损失函数值不再下降时,停止训练,得到训练后的问答模型。
技术关键词
语义向量
问答模型
智能问答方法
模块
动态
多层感知机
超参数
输入端
智能问答系统
联合损失函数
构建训练集
生成答案
样本
线性
多任务
特征值
表达式
系统为您推荐了相关专利信息
信息展示方法
关键词
生成展示信息
分析模块
大语言模型
通信中继系统
智能感知模块
混合整数规划模型
张量分解模型
路径损耗模型
模糊神经网络
光伏板
时序
数据采集模块
光伏功率预测技术