【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，具体为基于轻量级大模型的电力知识体系构建与智能问答方法。
技术介绍
1、随着电力系统智能化水平的不断提升，基于知识图谱的智能问答系统在电力设备运维、故障诊断和决策支持等领域获得广泛应用。现有技术主要采用基于词向量的语义匹配方法和基于规则的推理方法构建问答系统。其中，语义匹配技术从最初的tf-idf算法发展到词向量模型，再到基于预训练语言模型的深度语义理解；知识推理技术则经历了从简单的模式匹配到多跳路径推理，再到结合注意力机制的神经网络推理的演进过程。这些技术的发展极大提升了问答系统处理自然语言问题的能力，为电力设备智能运维提供了有力支撑。
2、然而，现有电力设备问答技术仍存在以下不足：首先，知识体系构建缺乏对电力领域专业知识特征的深入考虑，难以准确表达设备状态、检修规程、安全规范等不同类型知识的内在联系；其次，问题匹配策略往往采用单一的语义相似度计算方法，未能充分利用电力设备的多维特征信息，导致在处理专业术语和参数描述时准确率不高；再次，推理链路生成过程中对问题分解和答案整合的处理相对简单，难以应对涉...
【技术保护点】
1.基于轻量级大模型的电力知识体系构建与智能问答方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于轻量级大模型的电力知识体系构建与智能问答方法，其特征在于：对所述层次聚类算法的分类标注结果进行优化，得到优化后的场景标注，包括如下步骤：
3.如权利要求2所述的基于轻量级大模型的电力知识体系构建与智能问答方法，其特征在于：基于所述电力领域知识体系，采用多维度相似度匹配策略处理用户输入的问题，包括如下步骤：
4.如权利要求3所述的基于轻量级大模型的电力知识体系构建与智能问答方法，其特征在于：基于所述多维度相似度匹配策略的匹配结果生成推理...
【技术特征摘要】
1.基于轻量级大模型的电力知识体系构建与智能问答方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于轻量级大模型的电力知识体系构建与智能问答方法，其特征在于：对所述层次聚类算法的分类标注结果进行优化，得到优化后的场景标注，包括如下步骤：
3.如权利要求2所述的基于轻量级大模型的电力知识体系构建与智能问答方法，其特征在于：基于所述电力领域知识体系，采用多维度相似度匹配策略处理用户输入的问题，包括如下步骤：
4.如权利要求3所述的基于轻量级大模型的电力知识体系构建与智能问答方法，其特征在于：基于所述多维度相似度匹配策略的匹配结果生成推理链路，包括如下步骤：
5.如权利要求4所述的基于轻量级大模型的...
【专利技术属性】
技术研发人员：郑全朝，张楠，张汉清，李振邦，杨建，盘林明，戴铭传，蔡锐鹏，赵威，郭银川，罗裕，
申请(专利权)人：广东益泰达科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：
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