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申请/专利权人：浪潮通信信息系统有限公司

摘要：本申请涉及自然语言处理技术领域，提供一种查询结果生成方法及装置。所述方法包括：将查询语句输入目标检索器，以利用所述目标检索器在知识图谱中进行检索，得到与所述查询语句相关的目标三元组；将所述查询语句与所述目标三元组进行融合，得到融合数据；将所述融合数据输入目标生成器，以利用所述目标生成器生成所述查询语句对应的查询结果；所述目标检索器和所述目标生成器是以大语言模型中的检索器和生成器的联合损失函数最小为目标进行训练得到的。本申请提供的查询结果生成方法及装置可以基于查询语句生成与其强相关且内容丰富的查询结果，提高查询结果的准确性。

主权项：1.一种查询结果生成方法，其特征在于，包括：将查询语句输入目标检索器，以利用所述目标检索器在知识图谱中进行检索，得到与所述查询语句相关的目标三元组；将所述查询语句与所述目标三元组进行融合，得到融合数据；将所述融合数据输入目标生成器，以利用所述目标生成器生成所述查询语句对应的查询结果；所述目标检索器和所述目标生成器是以大语言模型中的检索器和生成器的联合损失函数最小为目标进行训练得到的；所述利用所述目标检索器在知识图谱中进行检索，得到与所述查询语句相关的目标三元组，包括：将所述查询语句和所述知识图谱中的三元组向量化，得到查询向量和三元组向量；计算所述查询向量与各三元组向量的第一相似度得分，将所述第一相似度得分由高到低排序，得到向量相似度序列；选取所述向量相似度序列中排序靠前的多个第一相似度对应的三元组向量，得到第一检索结果；提取所述查询语句中的关键词，得到查询关键词；计算所述查询关键词与所述知识图谱中的三元组的第二相似度得分，将所述第二相似度得分由高到低排序，得到关键词相似度序列；选取所述关键词相似度序列中排序靠前的多个第二相似度对应的三元组，得到第二检索结果；将所述第一检索结果和所述第二检索结果进行合并去重，得到与所述查询语句相关的目标三元组；所述目标检索器和所述目标生成器，是基于以下方式确定得到的：对所述大语言模型中的检索器进行单独训练，得到优化检索器；对所述大语言模型中的生成器进行单独训练，得到优化生成器；对所述优化检索器和所述优化生成器进行联合训练，得到目标检索器和目标生成器；所述对所述大语言模型中的检索器进行单独训练，得到优化检索器，包括：将第一查询语句集、第一正样本集和第一负样本集组成的训练集输入所述大语言模型中的检索器，得到所述检索器输出的所述第一查询语句集中各查询语句与各样本之间的相似度得分；所述第一正样本集为与所述第一查询语句集中各查询语句相关的文本集，所述第一负样本集为与所述第一查询语句集中各查询语句不相关的文本集；将所述相似度得分输入激活函数，得到所述各样本与所述各查询语句相关的概率；若任一概率大于概率阈值，则确定所述任一概率对应的样本与所述任一概率对应的查询语句相关；若所述任一概率对应的样本实际为所述第一负样本集中的样本，则根据所述检索器的损失函数调整所述检索器的参数后，返回将第一查询语句集、第一正样本集和第一负样本集组成的训练集输入所述大语言模型中的检索器的步骤，直至所述检索器的损失函数值最小，得到优化检索器；所述对所述大语言模型中的生成器进行单独训练，得到优化生成器，包括：将第二查询语句集、第二正样本集和预设词汇表集组成的训练集输入所述大语言模型中的生成器，得到所述生成器输出的生成文本集以及所述生成文本集中各生成文本的目标概率分布；其中，任一目标概率分布是任一生成文本中的所有词在所述预设词汇表集中任一预设词汇表的出现概率分布，所述任一预设词汇表是对所述生成器的任一预设生成文本进行分词后形成的词汇表；若任一目标概率分布与实际概率分布之间的误差大于误差阈值，则根据所述生成器的损失函数调整所述生成器的参数后，返回将第二查询语句集、第二正样本集和预设词汇表集组成的训练集输入所述大语言模型中的生成器的步骤，直至所述生成器的损失函数值最小，得到优化生成器。

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百度查询： 浪潮通信信息系统有限公司 查询结果生成方法及装置