摘要
本发明公开了一种服务金融场景需求的大模型智能匹配方法,包括:1、评估大模型的金融能力:基于各个能力维度的评价指标和得分得到能力特征向量;2、金融业务场景需求解析:结合领域关键词映射、语义向量匹配和大模型评估三种方法,运用动态权重调制与多层次语义融合方法将三种方法的结果转化为需求特征向量;3、自动匹配金融业务场景和大模型:通过附加奖惩机制的双层权重匹配方法匹配能力特征向量与需求特征向量得到匹配得分,基于匹配得分结果筛选出场景最佳选择。本发明还公开了一种服务金融场景需求的大模型智能匹配装置。本发明改变了传统的人工选择的方式,极大地提高了金融业务场景中大模型匹配的效率,可以广泛应用于金融科技领域。
技术关键词
智能匹配方法
语义向量
BERT模型
场景
关键词
金融数学计算
奖惩机制
融合方法
答案
信息熵
文本理解
多层次
模型评估方法
定义
权重分配策略
代表
损失函数设计
动态
系统为您推荐了相关专利信息
人类驾驶员
行驶状态数据
场景构建方法
车辆
强化学习算法
布局规划方法
粒子群优化算法
海洋环境数据
布局优化方法
水下潜航器
智能决策模型
智能决策方法
语义分析模型
文本
LDA模型
无人机集群编队
分层强化学习
智能体系统
决策
全局状态信息