摘要
本发明提供了一种基于图知识大模型的科研成果转化方法,属于人工智能技术领域。所述方法包括:通过多源数据采集构建科研成果转化方法数据集;基于解析器‑生成器堆叠构建科研成果转化大模型,并引入基于转化场景引导模块,所述科研成果转化大模型包含编码向量模块、转化场景引导模块、解析器、生成器和方法输出模块;采用初步训练、场景引导训练和转化强化训练的分段训练策略,通过联合损失函数优化模型;将训练完成的科研成果转化大模型部署应用。本发明提升了科研成果转化方法的鲁棒性与泛化能力;降低模型训练成本,增强模型与实际转化环境的匹配性,提升科研成果转化方法的实用性与准确性。
技术关键词
转化方法
编码向量
多头注意力机制
数据
解析器
场景
文本
关键词
嵌入方法
输出特征
输出模块
加权特征
优化器
堆叠结构
矩阵分解算法
滑动窗口机制
联合损失函数
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