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申请/专利权人：东风汽车集团股份有限公司
摘要：本发明公开了一种基于知识图谱的大语言模型车辆故障原因分析方法及系统，该方法包括：获取用户问题文本内容并进行清洗；提取清洗后的文本内容中的故障实体与故障现象并拼接成故障实体‑现象对；将故障实体‑现象对与预设的维修故障知识图谱中的实体进行对齐；根据对齐后的故障实体‑现象对在维修故障知识图谱中进行检索获取匹配到的故障实体‑现象‑原因三元组；将故障实体‑现象‑原因三元组与提示词模板结合，作为用户问题的上文与用户文本内容拼接，传送给大语言模型，输出回复用户的最终结果。本发明提供的方法通过构建车辆的维修故障知识图谱，将维修故障知识图谱与大语言模型相结合，能够对于车辆故障原因做出准确回答。
主权项：1.一种基于知识图谱的大语言模型车辆故障原因分析方法，其特征在于，包括：获取用户问题文本内容，对所述用户问题文本内容进行数据清洗和分词操作，得到清洗后的文本内容；提取所述清洗后的文本内容中的用户描述的故障实体与故障现象，将所述用户描述的故障实体与所述用户描述的故障现象拼接成故障实体-现象对；将所述故障实体-现象对与预设的维修故障知识图谱中的实体进行对齐，得到对齐后的故障实体-现象对；根据所述对齐后的故障实体-现象对在所述维修故障知识图谱中进行检索，根据检索结果获取匹配到的故障实体-现象-原因三元组；构造提示词模板，将所述匹配到的故障实体-现象-原因三元组与所述构造提示词模板进行拼接，再与所述用户问题文本内容结合形成车辆故障原因提示词；将所述车辆故障原因提示词输入到训练好的大语言模型进行推理总结，输出回复用户的最终结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东风汽车集团股份有限公司 一种基于知识图谱的大语言模型车辆故障原因分析方法及系统
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