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申请/专利权人:东北大学
摘要:本发明提供基于推理轨迹生成的带权有向推理树集合的搜索推荐方法,涉及搜索推荐技术领域。该方法包括:根据用户需求收集特定业务场景下的历史文本数据并提取语义信息,利用提取到的语义信息构建具有语义信息且包含完整推理轨迹的带权有向推理树集合;采用向量空间映射和推理路径融合的方法将该带权有向推理树集合中的带权有向推理树转换为向量表示;将大模型作为策略模型,采用基于大模型的推理轨迹生成方法生成完整的推理路径,并构建偏好数据集,采用直接偏好优化算法对策略模型进行优化;获取用户提供的检索词并输入优化后的策略模型中,得到该检索词的最终推荐结果,从而为用户提供更加个性化和优质的搜索结果和推荐内容。
主权项:1.一种基于推理轨迹生成的带权有向推理树集合的搜索推荐方法,其特征在于,该方法包括如下步骤:步骤1:根据用户需求收集特定业务场景下的历史文本数据,提取历史文本数据中的语义信息,并利用提取到的语义信息构建具有语义信息且包含完整推理轨迹的带权有向推理树集合;步骤2:采用向量空间映射和推理路径融合的方法将具有语义信息且包含完整推理轨迹的带权有向推理树集合中的带权有向推理树转换为向量表示;步骤3:将大模型作为策略模型πθ,采用基于大模型的推理轨迹生成方法,并利用策略模型和带权有向推理树的向量表示生成完整的推理路径;其中θ为策略模型的参数;步骤4:根据完整的推理路径构建偏好数据集步骤5:基于偏好数据集采用直接偏好优化算法优化策略模型并得到优化后的策略模型π*;步骤6:获取用户提供的检索词并输入优化后的策略模型π*中,利用优化后的策略模型π*得到该检索词的最终推荐结果。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 东北大学 基于推理轨迹生成的带权有向推理树集合的搜索推荐方法
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