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摘要：本发明公开了一种多层语义理解大模型智能体构造及应用方法，包括如下步骤：S1、对输入数据进行预处理；S2、使用大语言模型和对话历史对预处理后的数据进行分析，识别用户意图并提取深层语义特征；S3、从意图识别的数据中提取关键信息，进行结构化表示，并通过动态超参数优化调整模型配置；S4、查询知识图谱，将提取的关键信息与现有数据进行关联和组织，生成结构化知识表示；S5、将结构化知识表示向量化，并存储于向量数据库中，以支持快速相似性搜索；S6、结合生成的统一语义表示和大模型，对用户输入进行深度分析，生成连贯且有逻辑的个性化回答，并返回给用户。本发明能够支持智能问答、内容生成、情感分析和多模态搜索等多种应用场景。
主权项：1.一种多层语义理解大模型智能体构造及应用方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、对输入数据进行预处理，适应后续的语义理解过程，预处理包括数据清洗与标注、多模态数据对齐与融合、数据增强与扩展；S2、使用语义理解智能体对预处理后的数据进行分析，通过大语言模型和对话历史，识别用户的意图和需求，并使用混合神经符号推理网络提取深层语义特征；S3、从识别出的意图数据和提取的深层语义特征中提取关键信息，采用信息抽取技术识别出数据中的实体、关系和事件，形成结构化数据，通过基于进化策略的动态超参数优化，调整模型超参数配置以适应不同数据分布和任务需求，生成优化模型参数；S4、根据提取的关键信息和优化模型参数，查询知识图谱，将信息进行关联和组织，生成结构化的知识表示；S5、将生成的结构化知识表示向量化，存储于向量数据库，通过统一注意力机制加权融合不同模态特征，生成统一的语义表示；S6、结合生成的统一语义表示和大模型，对用户输入进行深度分析，基于上下文信息和对话历史生成相关回答，应用自适应上下文生成算法提供连贯且有逻辑的输出，并将结果返回给用户。
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百度查询： 上海熵智信息科技有限公司 一种多层语义理解大模型智能体构造及应用方法
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