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一种基于语言大模型的军事问答方法与系统 

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申请/专利权人:厦门渊亭信息科技有限公司

摘要:本发明涉及推理问答技术领域,公开了一种基于语言大模型的军事问答方法与系统,所述军事问答方法通过获取军事领域知识数据,并分类构建知识向量库;将输入的军事问题进行向量编码,并映射到预先构建的知识向量库中;根据军事问题的提示词进行相关性配对,并逐步缩减问题范围根据缩减范围后的问题构建多组候选答案,对多组候选答案与问题关键词对齐标注,并将对齐标注后的多组答案融合,并对融合后的答案进行更迭,根据更迭后的答案内容全局搜索对应的图片数据,通过图文结合以生成最终答案,从而能够对初步产生的答案对标问题关键词进行反复迭代和推理,并通过图片数据辅助用户更容易理解答案内容,确保给出答案的准确性和可靠性。

主权项:1.一种基于语言大模型的军事问答方法,其特征在于,包括以下步骤:获取知识数据,并分类构建知识向量库,具体包含:对获取的知识文本信息Et通过设定句段长度阈值K进行分割,再提取分割后的文本信息Et句段含义,再将文本信息Et句段含义嵌入VQGAN生成相应图像数据Ei,并使句段含义通过,式中,concat[]为操作符,表示文本信息与图像数据的拼接操作,Etextt表示从文本t中提取出的特征,EtextI表示从图像I中提取出的特征,使文本信息Et和图像数据Ei映射到同一个空间中,并通过相似性关联;将输入的问题进行向量编码,并映射到预先构建的知识向量库中;根据问题的关键词进行配对,并逐步缩减问题范围;根据缩减范围后的问题构建多组候选答案,对多组候选答案与问题关键词对齐标注,并将对齐标注后的多组答案融合,并对融合后的答案进行更迭,根据更迭后的答案内容全局搜索对应的图片数据,通过图文结合以生成最终答案。

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