问题识别方法、智能回复方法、装置以及计算机存储介质制造方法及图纸

本申请提出一种问题识别方法、智能回复方法、智能回复装置以及计算机存储介质。所述问题识别方法包括：获取用户输入问题；通过大模型识别所述问题的若干实体；获取所述若干实体的辅助信息；将所述辅助信息输入所述大模型，通过所述大模型根据所述辅助信息分析所述问题中若干实体之间的关系，获取所述问题中的知识错误。通过上述问题识别方法，利用大模型以及辅助信息针对用户输入问题进行陷阱和错误识别，提高大模型对用户交互的理解能力和准确度。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及自然语言处理，特别是涉及一种问题识别方法、智能回复方法、智能回复装置以及计算机存储介质。

技术介绍

1、随着人工智能技术的飞速发展，大模型已经成为各行各业的研究热点。大模型具有极高的参数规模和计算能力，可以从海量的数据中学习到丰富的知识和语言表达能力，从而能够生成高质量的回复，相比以往的卷积神经网络和循环神经网络，在各个自然语言处理任务上均取得了突破性的进展。

2、虽然在一般的知识问答问题上，大模型取得了较好的效果，但是在面对一些特殊的陷阱问题时，往往会给出不准确或不合适的回复。陷阱问题通常是指具有一定的欺骗性或误导性的问题。面对这样的问题，大模型往往会直接回答问题，对存在陷阱的地方无法明确反驳错误，导致大模型的用户交互能力较差。

技术实现思路

1、为解决上述技术问题，本申请提出了一种问题识别方法、智能回复方法、智能回复装置以及计算机存储介质。

2、为解决上述技术问题，本申请提出了一种问题识别方法，所述问题识别方法包括：

3、获取用户输入问题；

4、通本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种问题识别方法，其特征在于，所述问题识别方法包括：

2.根据权利要求1所述的问题识别方法，其特征在于，

3.根据权利要求1所述的问题识别方法，其特征在于，

4.根据权利要求1或3所述的问题识别方法，其特征在于，

5.根据权利要求4所述的问题识别方法，其特征在于，

6.根据权利要求4所述的问题识别方法，其特征在于，

7.根据权利要求1所述的问题识别方法，其特征在于，

8.一种智能回复方法，其特征在于，所述智能回复方法包括：

9.一种智能回复装置，其特征在于，所述智能回复装置包括存储器以及与...

【技术特征摘要】

1.一种问题识别方法，其特征在于，所述问题识别方法包括：

2.根据权利要求1所述的问题识别方法，其特征在于，

3.根据权利要求1所述的问题识别方法，其特征在于，

4.根据权利要求1或3所述的问题识别方法，其特征在于，

5.根据权利要求4所述的问题识别方法，其特征在于，

6.根据权利要求4所述的问题识别方法，其特征在于，

7.根据权利要求1...

【专利技术属性】
技术研发人员：李亚，陶堃，王涛，刘权，王士进，魏思，
申请(专利权)人：科大讯飞股份有限公司，
类型：发明
国别省市：