【技术实现步骤摘要】
本申请涉及自然语言处理，具体涉及一种基于大模型和知识图谱的智能问答系统及方法。
技术介绍
1、现有的智能问答系统主要有几种方式：基于定制化规范的问答系统，这种系统能够实现简单的提前制定好的提问性对话，常见于医院、机场等电子指示牌或取号系统等；基于知识图谱或数据库的智能对话系统，这种系统可以实现稍复杂的逻辑层面的对话，适用于如软件上系统层面的智能对话机器人，物联网管家等领域；基于nlp自然语言处理和深度学习算法等大模型类的ai对话模型，这种问答系统在设计模型上基于神经网络算法，可以给出相当准确的具有逻辑思维的回复，现阶段有很多大型企业有自己的大模型系统。
2、基于大模型的问答系统在大部分场景实现准确、智慧性的回复，但是在一些事实性、强定制化或者实时性的问答中，例如：某某法典的法律规定、某药物的功能特性和禁忌、某热点事件的事实逻辑等，大模型却不一定能给出准确的回答，甚至由于大模型的基础逻辑是基于神经网络计算并预测下一个回复内容的概率，将概率最高的内容输出的特点，大模型的问答系统会给出与事实不符或与提问要求不符的回答，严重的情况会...
【技术保护点】
1.一种基于大模型和知识图谱的智能问答系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的基于大模型和知识图谱的智能问答系统，其特征在于，对所述问题文本进行预处理，具体包括：对问题文本进行文本清洗、分词处理和停用词过滤；
3.根据权利要求1所述的基于大模型和知识图谱的智能问答系统，其特征在于，所述知识图谱问答系统包括语言处理算法模型和定制领域的知识图谱，所述语言处理算法模型用于在收到问题文本后，提取问题文本中的关键信息并理解意图，从知识图谱中检索获得相关信息，并将检索获得的相关信息转换为自然语言文本，生成第一回复结果。
4.根...
【技术特征摘要】
1.一种基于大模型和知识图谱的智能问答系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的基于大模型和知识图谱的智能问答系统，其特征在于，对所述问题文本进行预处理，具体包括：对问题文本进行文本清洗、分词处理和停用词过滤；
3.根据权利要求1所述的基于大模型和知识图谱的智能问答系统，其特征在于，所述知识图谱问答系统包括语言处理算法模型和定制领域的知识图谱，所述语言处理算法模型用于在收到问题文本后，提取问题文本中的关键信息并理解意图，从知识图谱中检索获得相关信息，并将检索获得的相关信息转换为自然语言文本，生成第一回复结果。
4.根据权利要求3所述的基于大模型和知识图谱的智能问答系统，其特征在于，所述语言处理算法模型使用nlp自然语言处理算法和深度学习算法构建，所述知识图谱包括使用知识图谱工具构建的定制领域的结构化或半结构化的存储数据。
5.根据权利要求1所述的基于大模型和知识图谱的智能问答系统，其特征在于，所述大模型问答系统包括web应用框架和大模型服务器，所述web应用框架集成有大模型服务器密钥，web应用框架用于在收到问题文本后将其发送至大模型服务器，并接收大模型服务器返回的第二回复结果。
6.基于大模型和知识图谱...
【专利技术属性】
技术研发人员：李俊明，
申请(专利权)人：四川长虹电器股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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