申请/专利权人：国家超级计算天津中心

申请日：2024-02-18

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117725189B

主分类号：G06F16/332

分类号：G06F16/332;G06F40/284;G06F16/33;G06F16/36

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.16#授权;2024.04.05#实质审查的生效;2024.03.19#公开

摘要：本发明涉及数据处理技术领域，公开了一种专业领域的生成式问答方法及电子设备，该方法包括：通过获取问题文本并确定对应的关键词向量，在对应的专业领域的主题库中，通过对各层级的节点依次进行标题向量与关键词向量之间的相似度匹配，得到目标节点，进而在对应的专业领域的内容库中，基于各目标节点的标识得到提示文本，结合提示文本与问题文本生成第一文本输入至预设语言模型，得到第一回答文本，实现了基于关键词抽取的多级相似度匹配，通过将关键词向量与各层级下的节点的标题向量依次进行匹配，极大提高匹配的精度，在专业领域相对复杂的多知识点聚合场景下，可以从更高的细粒度识别问题的意图，提高问答的准确性。

主权项：1.一种专业领域的生成式问答方法，其特征在于，包括：获取问题文本并确定对应的关键词向量；在所述问题文本对应的专业领域的任务库中，确定各任务主题与所述关键词向量之间的相似度，若存在相似度大于预设阈值的任务主题，则从各任务主题中确定预测主题；在所述问题文本对应的专业领域的槽位库中，基于所述预测主题的标识获取所述预测主题对应的槽位信息；判断所述关键词向量是否满足所述槽位信息，若否，则于所述槽位信息中确定所述问题文本对应的待填充槽位；将所述待填充槽位输入至预设语言模型中，得到填充引导文本，并对所述填充引导文本进行展示；若检测到用户针对所述填充引导文本录入的补充文本，则将所述补充文本输入至所述预设语言模型，以得到所述待填充槽位的填充内容，并更新所述问题文本以及对应的关键词向量；在所述问题文本对应的专业领域的主题库中，确定各第一层级节点的标题向量与所述关键词向量之间的相似度，若存在相似度大于预设阈值的第一层级节点，则将所述第一层级节点下的所有子节点作为当前节点，若不存在相似度大于预设阈值的第一层级节点，则将下一层级下的所有节点作为当前节点；从各当前节点开始向下确定各节点的标题向量与所述关键词向量之间的相似度，直至在所述主题库中确定目标节点；在所述问题文本对应的专业领域的内容库中，基于各目标节点的标识获取各目标节点的文本向量，根据各目标节点的文本向量确定所述问题文本对应的提示文本；基于所述问题文本与所述提示文本生成第一文本，将所述第一文本输入至所述预设语言模型中，得到所述问题文本对应的第一回答文本。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 国家超级计算天津中心 专业领域的生成式问答方法及电子设备

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