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申请/专利权人：上海熵智信息科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于大模型的文生数据问答方法及系统，包括如下步骤：S1、获取用户输入的查询文本，进行预处理；S2、获取意图分析结果；S3、判断用户查询是否为业务场景，若否则进行非业务场景处理，并更新当前场景；S4、通过Few‑shotLearning抽取关键实体和关系；S5、用抽取到的关键实体和关系构建动态可扩展的增强型知识图谱，并利用Transformer模型和GraphSAGE结合的技术对知识图谱进行动态更新和优化；S6、利用m3e向量化技术将知识图谱中的指标转化为数值向量表示；S7、采用基于近端策略优化的强化学习和贝叶斯优化技术，优化系统性能；S8、生成基于用户查询的答案和数据分析报告。本发明结合大语言模型、Few‑shotLearning和知识图谱技术，实现智能问答系统，具备响应高效等优点。
主权项：1.一种基于大模型的文生数据问答方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、获取用户输入的查询文本，利用自然语言处理技术对查询文本进行预处理，包括分词、词性标注和句法解析；S2、通过大语言模型对预处理后的查询文本进行深度语义理解，获取意图分析结果；S3、根据意图分析结果，判断用户查询是否为业务场景，若否则进行非业务场景处理，包括提供默认回答、引导用户重新输入查询、返回错误信息或帮助信息，并更新当前场景；S4、在确认业务场景后，通过Few-shotLearning抽取关键实体和关系，包含话术归纳和难样本前置技术，利用少量示例数据实现对关键实体和关系的精准抽取；S5、用抽取到的关键实体和关系构建动态可扩展的增强型知识图谱，搭建知识图谱组建完整指标，并利用Transformer模型和GraphSAGE结合的技术对知识图谱进行动态更新和优化；S6、利用m3e向量化技术将知识图谱中的指标转化为数值向量表示；S7、采用基于近端策略优化的强化学习和贝叶斯优化技术，根据用户反馈和历史数据优化系统性能；S8、通过指标和维度条件返回对应的数据及图表，生成基于用户查询的答案和数据分析报告，通过数据可视化技术将分析结果以图表和可视化报告的形式展示，提供直观的决策支持。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海熵智信息科技有限公司 一种基于大模型的文生数据问答方法及系统
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