【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信息，尤其涉及一种融合外部知识的大模型科技问题生成方法。
技术介绍
1、在跨领域知识融合过程中，外部知识存在大量的多重科技领域知识单元，不同科技领域的外部知识单元可以进行跨领域知识融合，从而生成具有创新性的技术方案。外部知识单元的动态变化需要实时感知和分析，以确定知识单元之间的关联度和差异度，并动态计算最优的知识融合强度。然而，不同领域的知识在术语、概念和方法上存在差异，跨领域知识在融合过程中存在不一致和冲突，这些差异会影响融合过程的一致性和无冲突性。如何在动态变化的知识单元交互环境中，实时计算出最优的知识融合强度，并根据该强度智能匹配和调用合适的知识单元进行跨领域融合，同时建立有效的映射机制来消除不同领域知识差异对融合过程的影响，确保生成的科技问题兼具前瞻性和实用性，是一个亟待解决的技术难题。这需要深入分析外部知识单元的动态变化规律和知识单元关联差异特征，研究知识融合强度的动态调整机制和跨领域知识映射机制，探索一种兼顾知识融合一致性、无冲突性和生成科技问题前瞻性、实用性的跨领域知识融合新方法。
【技术保护点】
1.一种融合外部知识的大模型科技问题生成方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从外部知识库中提取知识单元，采用基于语义匹配算法计算知识单元之间的相似度，生成关联强度矩阵，通过实时分析所述关联强度矩阵的动态变化，感知知识单元间的关联度变化，并确定差异度，对显著变化的知识单元进行属性特征分析，调整和更新关联强度矩阵，包括:
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用图神经网络进行深度嵌入学习，识别知识单元间的关联强度和差异度，结合知识单元之间的关联强度和差异度信息，提取知识单元间的隐含关联模式和微小...
【技术特征摘要】
1.一种融合外部知识的大模型科技问题生成方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从外部知识库中提取知识单元，采用基于语义匹配算法计算知识单元之间的相似度，生成关联强度矩阵，通过实时分析所述关联强度矩阵的动态变化，感知知识单元间的关联度变化，并确定差异度，对显著变化的知识单元进行属性特征分析，调整和更新关联强度矩阵，包括:
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用图神经网络进行深度嵌入学习，识别知识单元间的关联强度和差异度，结合知识单元之间的关联强度和差异度信息，提取知识单元间的隐含关联模式和微小差异特征，在低维稠密向量空间中编码出目标关联表示和目标差异表示，包括:
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据知识单元之间的关联表示和差异表示，通过设计优化目标函数，采用梯度下降算法动态求解当前环境下最优的知识融合强度参数，用于平衡知识单元之间的相关性和互补性，包括:
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于知识融合强度参数的实时更新，利用蚁群优化算法在知识单元关联图谱中进行启发式搜索，结合知识单元之间的语义相似度、关联度和差异性，选择与当前知识单元达到目标相关性和目标互补性的候选融合知识单元，包括:
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于关联表示和差异表示，识别知识单元之间潜在的矛盾、冲突和不兼容性，推断矛盾导致的技术问题，采用基于...
【专利技术属性】
技术研发人员：沈之锐，彭飞凌，王炜，
申请(专利权)人：广州市奇之信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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