【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及大模型问答，具体涉及一种基于知识图谱融合的大模型可解释性问答方法及系统。
技术介绍
1、问答技术作为自然语言处理领域的一个重要分支，经历了从基于结构化数据库的专用问答系统，到基于大规模文档集的通用问答系统，再到基于大语言模型的问答系统的演变过程。大模型的问答技术逐渐展现出强大的语义表示和复杂推理能力。随着大模型问答技术的深入研究，研究者们意识到单纯依靠大模型自身的知识库进行推理是有限的，因此开始探索如何引入知识图谱等外部知识来增强大模型的推理能力。这一阶段的研究主要集中在知识表示、知识图谱、知识融合等方面，旨在将外部知识以合适的方式引入大模型中，以提高模型的推理性能和准确性。随着人工智能技术的不断发展，大模型在自然语言处理领域取得了显著进展。
2、然而，这些大模型的内部工作机制仍然是一个“黑箱”，难以解释其问答决策过程和推理逻辑。为了提高大模型的透明度和可信度，研究者们开始关注大模型的可解释性验证技术。
3、在大模型发展的初期，研究者们就开始探索如何解释模型的决策过程。早期的尝试主要集中在可视化模型...
【技术保护点】
1.一种基于知识图谱融合的大模型可解释性问答方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用初始大模型基于所述问题文本和静态嵌入，在知识图谱中进行动态交互探索得到知识子图，包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述知识子图融入所述初始大模型，得到引入外部知识的大模型，包括：
4.如权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述大模型在问答决策过程中的注意力分布和中间隐藏状态，确定所述大模型问答决策时的推理过程，包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取问题...
【技术特征摘要】
1.一种基于知识图谱融合的大模型可解释性问答方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用初始大模型基于所述问题文本和静态嵌入，在知识图谱中进行动态交互探索得到知识子图，包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述知识子图融入所述初始大模型，得到引入外部知识的大模型，包括：
4.如权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述大模型在问答决策过程中的注意力分布和中间隐藏状态，确定所述大模型问答决策时的推理过程，包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取问题文本...
【专利技术属性】
技术研发人员：杜建光，陈振宇，杨诗语，刘普凡，李继伟，
申请(专利权)人：国家电网有限公司大数据中心，
类型：发明
国别省市：
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