【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，尤其涉及基于人工智能的腐蚀行业垂直大模型训练系统及训练方法。
技术介绍
1、当前腐蚀行业的智能化分析主要依赖于传统机器学习模型和通用人工智能模型，这些模型通过对腐蚀数据进行处理和分析，为腐蚀防护决策提供支持。知识图谱技术作为知识表示的重要手段，能够有效构建领域内实体间的关系网络，辅助专业知识的推理和应用。
2、然而，现有技术在腐蚀行业的人工智能应用中存在明显不足。首先，现有模型缺乏对腐蚀领域专业知识的深度整合，无法充分理解和表达腐蚀机理与材料、环境、应力等多因素的复杂交互关系，导致预测精度有限。其次，通用人工智能模型对腐蚀数据的异构性和稀疏性处理能力不足，难以有效利用实验数据、文献知识、现场监测等多源异构数据，制约了模型的应用范围和准确性。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供基于人工智能的腐蚀行业垂直大模型训练系统及训练方法，能够解决现有技术中的问题。
2、本专利技术实施例的第一方面，提供基于人工智能的腐蚀行业垂直大模型训练方法，包括：<...
【技术保护点】
1.基于人工智能的腐蚀行业垂直大模型训练方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于图结构注意力机制对所述腐蚀行业知识图谱中的实体节点与关系边进行向量化处理，得到初始知识嵌入向量包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基础层用于对所述初始知识嵌入向量进行实体关系验证和补全；中间层基于图神经网络进行多跳知识推理，挖掘隐含的知识关联；顶层基于推理结果的一致性评估对新知识进行可信度打分，将可信度满足要求的推理知识反馈至基础层包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，沿着所述多跳路径集合进行知识...
【技术特征摘要】
1.基于人工智能的腐蚀行业垂直大模型训练方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于图结构注意力机制对所述腐蚀行业知识图谱中的实体节点与关系边进行向量化处理，得到初始知识嵌入向量包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基础层用于对所述初始知识嵌入向量进行实体关系验证和补全；中间层基于图神经网络进行多跳知识推理，挖掘隐含的知识关联；顶层基于推理结果的一致性评估对新知识进行可信度打分，将可信度满足要求的推理知识反馈至基础层包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，沿着所述多跳路径集合进行知识推理，通过组合不同多跳路径的推理结果生成候选知识，并利用图神经网络对候选知识进行结构化表示，得到推理知识包括：
...【专利技术属性】
技术研发人员：马欣怡，马万龙，张玉霞，马忠顺，
申请(专利权)人：北京京华大安技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。