申请/专利权人：季华实验室

申请日：2023-12-11

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117390169B

主分类号：G06F16/332

分类号：G06F16/332;G06F40/211;G06F40/289;G06F40/30;G06F16/33;G06F16/35

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.12#授权;2024.01.30#实质审查的生效;2024.01.12#公开

摘要：本发明涉及数据对话问答技术领域，尤其涉及表格数据问答方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取历史表格数据并提取其中的历史名称信息，以微调预构建的大语言模型；获取待处理表格数据并提取其中的待处理名称信息，将待处理名称信息输入至微调后的大语言模型中，得到三元关系预测结果；基于三元关系预测结果构建无向图，以获取元概念；基于待处理表格数据、三元关系预测结果和元概念构建知识图谱；获取实时反馈的问题并进行预处理，得到预处理信息，基于预处理信息匹配搜索所构建的知识图谱，根据匹配结果获取预设的问答大语言模型反馈的、问题的回答；本发明公开的方法，可提升大语言模型对表格数据的提取能力，减少大语言模型的幻觉。

主权项：1.一种表格数据问答方法，其特征在于，包括：获取历史表格数据，提取历史表格数据中的历史名称信息，基于历史名称信息微调预构建的大语言模型，使预构建的大语言模型具有提取用于表格类数据构建知识图谱的三元关系的能力；具体的，获取历史表格数据，基于NLP方法提取历史表格数据中的历史名称信息；获取以few-shot方式设计的数据提取格式，并获取基于提示词构建的三元关系提取问题；基于历史名称信息、数据提取格式和三元关系提取问题微调预构建的大语言模型；将微调后的大语言模型部署至服务器；获取待处理表格数据，提取待处理表格数据中的待处理名称信息，将待处理名称信息输入至微调后的大语言模型中，得到三元关系预测结果；具体的，获取待处理表格数据，基于NLP方法提取待处理表格数据中的待处理名称信息；将待处理名称信息输入至微调后的大语言模型中，得到输出结果；使用正则表达式对输出结果进行匹配筛选，构成三元关系预测结果；基于三元关系预测结果构建无向图，根据所构建的无向图获取元概念；具体的，基于三元关系预测结果构建无向图，所构建的无向图包括多个节点；计算各个节点的图中心性，对图中心性的计算结果进行排序；根据排序结果获取元概念；基于待处理表格数据、三元关系预测结果和元概念构建知识图谱；具体的，所述待处理表格数据包括一个或多个表格文件，每个表格文件包括一个或多个工作簿；将表格文件连接到知识图谱的根节点中，将与表格文件对应的工作簿及与工作簿对应的元概念作为知识图谱的节点，将三元关系预测结果中、非元概念的内容作为关系用于在知识图谱中和对应的值相连接，完成知识图谱的构建；获取实时反馈的问题，对问题进行预处理，得到预处理信息，基于预处理信息匹配搜索所构建的知识图谱，得到辅助信息，基于辅助信息获取预设的问答大语言模型反馈的、与问题对应的回答；具体的，获取实时反馈的问题，对问题进行分词处理，得到预处理信息；基于预处理信息匹配搜索所构建的知识图谱，得到辅助信息；采用NLP方法对辅助信息和预处理信息进行相似度匹配，并获取预设的第一相似度阈值和第二相似度阈值；当问题与辅助信息之间的相似度≥预设的第一相似度阈值时，基于辅助信息和问题，采用思维链技术构建第一输入指令；将所构建的第一输入指令输入至预设的问答大语言模型中，得到与问题对应的回答。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 季华实验室 表格数据问答方法、装置、设备及存储介质

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