申请/专利权人：重庆交通大学;重庆中科云从科技有限公司

申请日：2024-03-12

公开（公告）日：2024-06-11

公开（公告）号：CN118170913A

主分类号：G06F16/35

分类号：G06F16/35;G06F16/36;G06N5/04;G06Q10/20;G06Q50/40

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.06.11#公开

摘要：本发明属于智能运算技术领域，具体涉及大语言模型驱动的混合上下文神经‑符号协同推理方法，包括：S1、获取交通基础设施运维语料进行处理并编码，得到数据集编码及知识图谱嵌入编码VG；S2、构建协同推理模型，包括答案生成模块Mgen、问题分类模块Mclass和多个分类问题处理模块；S3、使用思维链技术，将复杂问题文本Q分解为简单问题集合；S4、使用问题分类模块Mclass对简单问题进行分类后，使用分类问题处理模块求解；并通过知识图谱推理引擎RDFox判断是否符合逻辑规范；得到正确的简单答案集合Aset；S5、将简单答案集合Aset输入答案生成模块Mgen中生成最终答案A。本方法能够在交通基础设施运维等领域智能决策复杂场景下，实现有效的复杂推理以及数值计算。

主权项：1.大语言模型驱动的混合上下文神经-符号协同推理方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取交通基础设施运维语料并进行处理，构建关于交通基础设施运维的领域数据集及知识图谱G；并对构建的领域数据集及知识图谱进行编码，得到数据集编码及知识图谱嵌入编码VG；S2、构建协同推理模型；协同推理模型包括答案生成模块Mgen、问题分类模块Mclass和多个分类问题处理模块；问题分类模块用于对简单问题进行分类；分类问题模块用于结合S1得到的数据集编码，对其负责的一类简单问题进行求解，得到对应的答案；答案生成模块Mgen基于大语言模型构建，用于通过提示学习prompt的方式归纳各简单问题的答案，逐步生成复杂问题的最终答案；S3、使用大语言模型的思维链技术，将待决策的复杂问题文本Q分解为多个简单问题的顺序组合，作为简单问题集合；S4、使用问题分类模块Mclass将S3得到的简单问题集合中的各简单问题进行分类；再使用各分类问题处理模块对相应分类的简单问题进行求解；并将得到的答案与S1得到的知识图谱嵌入编码VG一同输入至知识图谱推理引擎RDFox进行演绎推理，判断各简单问题的输出是否符合逻辑规范，若存在不符合轨迹规范的错误答案，则由对应的分类问题处理模块对相应的简单问题再次求解，并再次判断其输出是否符合逻辑规范，直至生成正确答案；从而得到正确的简单答案集合Aset；S5、将简单答案集合Aset、对应的简单问题集合以及数据集编码输入到答案生成模块Mgen中，以提示学习prompt的方式分步骤逐步生成最终答案A；其中，S1与S2可调换先后顺序。

全文数据：

权利要求：

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