摘要
本发明公开了一种基于大模型的智能问答方法及系统。该方法步骤包括:遍历查询经分词后的每个词,计算每个词与每个意图类别的关键词分数,对于每个意图类别累加其与每个词的关键词分数;根据向量化的查询与每个意图类别的正样本向量的相似度及负样本向量的相似度,计算查询与每个意图类别的语义分数;融合每个意图类别的关键词分数与语义分数;遍历查询经语义理解后的每个词,计算语义理解的每个词与每个意图对象的关键词分数,对于每个意图对象累加其与语义理解的每个词的关键词分数;将融合分数最高的意图类别作为查询的粗粒度意图,将关键词分数最高的意图对象作为粗粒度意图包含的细粒度意图。本发明具备良好的鲁棒性和准确性。
技术关键词
意图类别
关键词
智能问答方法
语义
对象
样本
分词
大语言模型
智能问答系统
模块
聚类方法
鲁棒性
实体
元素
系统为您推荐了相关专利信息
组学特征
定量磁化率
状态分类方法
影像
非暂时性机器可读存储介质
激光雷达传感器
深度学习神经网络
车辆
稀疏卷积神经网络
对象
图像去雾方法
图像去雾算法
Retinex理论
数据分布
网络
智控系统
智控方法
协议管理器
视频帧特征
机器人