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申请/专利权人：东风汽车集团股份有限公司
摘要：本发明公开了一种改进的基于生成式预训练模型的NL2Cypher生成方法，包括：获取用户自然语言查询问句并进行预处理；构建第一提示词模板，与预处理后的查询问句拼接得到近似问题表述提示词，使用生成式预训练模型将近似问题表述提示词生成若干个近似问题表述，按照固定格式拼接得到查询问题集合；使用LoRA方法对生成式预训练模型进行微调；构建第二提示词模板，与查询问题集合拼接得到最终提示词；将最终提示词输入到微调后的生成式预训练模型，输出若干个Cypher查询语句结果；构建结果评价函数，对Cypher查询语句结果进行打分，将分数最高的Cypher查询语句结果。本方法能够实现自动化从用户自然语言查询问句转换为Cypher查询语句的功能，提高了转化过程中的准确度。
主权项：1.一种改进的基于生成式预训练模型的NL2Cypher生成方法，其特征在于，包括：获取用户自然语言查询问句，对所述查询问句进行预处理得到预处理后的查询问句；构建第一提示词模板，将所述第一提示词模板与所述预处理后的查询问句进行拼接得到近似问题表述提示词，使用生成式预训练模型将所述近似问题表述提示词生成若干个近似问题表述，按照固定格式对所述若干个近似问题表述进行拼接得到查询问题集合；按LoRA方法规定数据格式对历史自然语言查询问句整理得到NL2Cypher数据集，利用所述NL2Cypher数据集对所述生成式预训练模型进行微调，得到微调后的生成式预训练模型；构建第二提示词模板，将所述第二提示词模板与所述查询问题集合进行拼接得到最终提示词；将所述最终提示词输入到所述微调后的生成式预训练模型，输出若干个Cypher查询语句结果；构建结果评价函数，使用所述结果评价函数对所述若干个Cypher查询语句结果进行打分，将分数最高的Cypher查询语句作为最终结果输出。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东风汽车集团股份有限公司 一种改进的基于生成式预训练模型的NL2Cypher生成方法及系统
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