申请/专利权人：北京中科闻歌科技股份有限公司;航空工业信息中心;中国科学院自动化研究所

申请日：2023-11-28

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN117932010A

主分类号：G06F16/332

分类号：G06F16/332;G06F16/33;G06F16/36

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.14#实质审查的生效;2024.04.26#公开

摘要：本发明提供了一种基于大语言模型的应答文本生成方法、电子设备及介质，涉及答文本生成领域，所述方法包括：获取用户输入的目标问题文本Q；获取Q中的第一目标字段QA和第二目标字段QB；确定Q对应的目标实体类型属性列表和或目标实体类型关系以及指定提示词；将Q填入目标提示词对应的预设位置，生成Q对应的目标提示词；将所述目标提示词输入至预设的大语言模型；根据所述至少一个检索条件，从目标知识图谱中确定出每一检索条件对应的目标知识图谱分支；将Q和目标知识图谱分支输入至预设的大语言模型，以通过所述大语言模型输出Q对应的应答文本；本发明能够提高对知识图谱的处理效率以及得到的答案的准确性。

主权项：1.一种基于大语言模型的应答文本生成方法，其特征在于，所述方法应用于检索条件生成器，所述检索条件生成器包括预设的三种类型的提示词，每一种类型的提示词包括若干实体类型属性列表和或若干实体类型关系；实体类型属性列表和实体类型关系通过预设领域的若干已知的知识图谱得到，每一实体类型属性列表包括该实体类型对应的若干属性，每一实体类型关系包括两个实体类型以及两个实体类型对应的关系类型；每一提示词还包括对应的预设的若干条查询条件生成规则以及查询条件生成示例；实体类型属性列表和实体类型关系不包括对应的知识图谱中的实体数据；所述方法包括以下步骤：S100，获取用户输入的目标问题文本Q；其中，Q对应的问题属于预设领域；S200，获取Q中的第一目标字段QA和第二目标字段QB；其中，QA为位于预设字符之前且与预设字符相邻的字段，QB为位于预设字符之后且与预设字符相邻的字段；S300，根据QA、QB以及每一提示词，确定Q对应的目标实体类型属性列表和或目标实体类型关系以及指定提示词；其中，目标实体类型属性列表为与QA和QB具有关联关系的实体类型属性列表，目标实体类型关系为与QA和QB具有关联关系的实体类型关系，指定提示词为三种类型的提示词之一；S400，将Q填入目标提示词对应的预设位置，生成Q对应的目标提示词；S500，将所述目标提示词输入至预设的大语言模型，以通过所述大语言模型按照对应的若干条查询条件生成规则以及查询条件生成示例输出至少一个检索条件；S600，根据所述至少一个检索条件，从目标知识图谱中确定出每一检索条件对应的目标知识图谱分支；其中，目标知识图谱为和目标实体类型属性列表或目标实体类型关系对应的知识图谱；目标知识图谱分支为对应的目标知识图谱的一部分；S700，将Q和目标知识图谱分支输入至预设的大语言模型，以通过所述大语言模型输出Q对应的应答文本。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京中科闻歌科技股份有限公司;航空工业信息中心;中国科学院自动化研究所 基于大语言模型的应答文本生成方法、电子设备及介质

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