基于大语言模型的论文问答方法和系统

本申请提出一种基于大语言模型的论文问答方法和系统，其中，方法包括：基于目标论文的组成内容，对目标论文进行论文结构抽取，得到目标论文对应的树结构；针对树结构中的任一目标节点，基于由树结构的根节点至目标节点的路径中包括的节点的信息，确定目标节点对应的章节描述信息；响应于接收到针对目标论文的问题，采用大模型，基于树结构中节点对应的章节描述信息，获取目标论文中与问题相匹配的目标内容；基于目标内容，针对问题进行回答。根节点至目标节点的路径能够串联起章节逻辑脉络，使大模型精准把握目标节点上下文语义关联，从而更精准高效地定位目标内容，避免信息孤立误判，使回答更贴合论文原意与逻辑体系，从而提升问答准确性。