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龍圖騰網(wǎng)獲悉電子科技大學(xué)成都學(xué)院申請(qǐng)的專(zhuān)利基于大語(yǔ)言模型與知識(shí)圖譜的智能客服問(wèn)答方法、裝置、設(shè)備以及介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119294536B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-25發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202411836067.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06N5/04；該發(fā)明授權(quán)基于大語(yǔ)言模型與知識(shí)圖譜的智能客服問(wèn)答方法、裝置、設(shè)備以及介質(zhì)是由補(bǔ)沖;汪洋;黃延勝;黃曼綺;劉玉潔;李佳芮;王浩婷設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-12-13向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本基于大語(yǔ)言模型與知識(shí)圖譜的智能客服問(wèn)答方法、裝置、設(shè)備以及介質(zhì)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了基于大語(yǔ)言模型與知識(shí)圖譜的智能客服問(wèn)答方法、裝置、設(shè)備以及介質(zhì)，包括：構(gòu)建目標(biāo)領(lǐng)域的知識(shí)圖譜；對(duì)預(yù)設(shè)大語(yǔ)言模型進(jìn)行LoRA微調(diào)；將目標(biāo)問(wèn)題輸入預(yù)設(shè)大語(yǔ)言模型中用以提取目標(biāo)問(wèn)題對(duì)應(yīng)的關(guān)鍵詞集；根據(jù)關(guān)鍵詞集構(gòu)建若干查詢語(yǔ)句；在目標(biāo)領(lǐng)域的知識(shí)圖譜中根據(jù)若干查詢語(yǔ)句進(jìn)行檢索，獲取填充內(nèi)容將填充內(nèi)容與目標(biāo)用戶的目標(biāo)問(wèn)題進(jìn)行結(jié)合，構(gòu)建目標(biāo)用戶的問(wèn)題文本；將目標(biāo)用戶的問(wèn)題文本輸入預(yù)設(shè)大語(yǔ)言模型中，用以獲取目標(biāo)問(wèn)題的目標(biāo)答復(fù)。本發(fā)明屬于智能答復(fù)領(lǐng)域。本發(fā)明通過(guò)構(gòu)建目標(biāo)用戶的問(wèn)題文本，能夠幫助模型更好理解問(wèn)題，有利于模型準(zhǔn)確命中問(wèn)題。

本發(fā)明授權(quán)基于大語(yǔ)言模型與知識(shí)圖譜的智能客服問(wèn)答方法、裝置、設(shè)備以及介質(zhì)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.基于大語(yǔ)言模型與知識(shí)圖譜的智能客服問(wèn)答方法，其特征在于，所述方法包括：構(gòu)建目標(biāo)領(lǐng)域的知識(shí)圖譜；基于所述目標(biāo)領(lǐng)域的知識(shí)圖譜，對(duì)預(yù)設(shè)大語(yǔ)言模型進(jìn)行LoRA微調(diào)，包括：在所述目標(biāo)領(lǐng)域的知識(shí)圖譜中抽取出訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；將所述預(yù)設(shè)大語(yǔ)言模型中的注意力機(jī)制層和或前饋網(wǎng)絡(luò)層作為目標(biāo)層，并應(yīng)用LoRA；初始化LoRA的權(quán)重并確定LoRA的秩；確定目標(biāo)損失函數(shù)，并以所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對(duì)所述預(yù)設(shè)大語(yǔ)言模型的目標(biāo)層進(jìn)行訓(xùn)練；當(dāng)滿足預(yù)設(shè)訓(xùn)練要求時(shí)，保存最新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，并將最新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)大語(yǔ)言模型作為L(zhǎng)oRA微調(diào)后的預(yù)設(shè)大語(yǔ)言模型，其中，目標(biāo)損失函數(shù)的公式，包括： 其中，和均為預(yù)設(shè)權(quán)重，為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的樣本數(shù)量，為樣本類(lèi)別，為第個(gè)樣本屬于第類(lèi)樣本類(lèi)別的真實(shí)標(biāo)簽，其中，真實(shí)標(biāo)簽包括0或1，為第個(gè)樣本屬于第類(lèi)樣本類(lèi)別的概率，為預(yù)設(shè)正則化系數(shù)，為預(yù)設(shè)大語(yǔ)言模型中的權(quán)重參數(shù)，為對(duì)抗損失；獲取目標(biāo)用戶的目標(biāo)問(wèn)題，并將所述目標(biāo)問(wèn)題輸入所述預(yù)設(shè)大語(yǔ)言模型中用以提取所述目標(biāo)問(wèn)題對(duì)應(yīng)的關(guān)鍵詞集，其中，所述關(guān)鍵詞集中包含若干關(guān)鍵詞；根據(jù)所述關(guān)鍵詞集構(gòu)建若干查詢語(yǔ)句；在所述目標(biāo)領(lǐng)域的知識(shí)圖譜中根據(jù)若干查詢語(yǔ)句進(jìn)行檢索，獲取填充內(nèi)容；將所述填充內(nèi)容與所述目標(biāo)用戶的目標(biāo)問(wèn)題進(jìn)行結(jié)合，構(gòu)建所述目標(biāo)用戶的問(wèn)題文本；將所述目標(biāo)用戶的問(wèn)題文本輸入所述預(yù)設(shè)大語(yǔ)言模型中，用以獲取所述目標(biāo)問(wèn)題的目標(biāo)答復(fù)。

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