【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自然语言处理，具体为一种基于大语言模型的专业知识领域数据处理方法。
技术介绍
1、随着信息技术的飞速发展，专业知识领域的数据呈现出爆炸性增长，包括医学文献、法律条文、工程技术文档等多种类型的文本数据，以及与之相关的图像、音频等多模态数据，这些数据蕴含着丰富的专业知识和复杂的信息结构，对于推动专业领域的智能化应用具有重要意义，而大语言模型作为自然语言处理领域的先进技术，在处理和理解这些专业知识数据时扮演着关键角色，然而，如何高效、准确地处理这些复杂多样的专业知识数据，是当前自然语言处理技术面临的重要挑战。
2、传统的大语言模型在处理专业知识领域的数据时，存在多方面的局限性，首先，专业文档通常具有复杂的语义和繁多的细节，而传统模型往往难以精准理解这些复杂信息，导致模型性能受限，其次，多模态数据的关联性错综复杂，传统方法在处理长文本和多模态数据时，缺乏根据上下文及模态关联动态分配注意力的能力，容易忽略关键信息或受到无关信息的干扰，此外，数据增强技术在应对专业知识数据时，也缺乏对上下文和多模态特征的自适应能力，难以生成...
【技术保护点】
1.一种基于大语言模型的专业知识领域数据处理方法，其特征在于，该方法包括以下具体步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于大语言模型的专业知识领域数据处理方法，其特征在于，所述知识图谱驱动的多模态预处理步骤中，收集专业领域的知识图谱、文本数据、图像数据和音频数据，文本数据包括但不限于专业文档和报告，图像数据包括但不限于专业相关的图表和照片，音频数据包括但不限于专业讲解和会议录音，对于文本数据，提取其中的实体和关系，将其与知识图谱中的对应部分进行比对，若发现实体名称不一致和关系逻辑不符问题，根据知识图谱进行纠错或标注，对于图像数据，利用图像识别技术提取图像中的...
【技术特征摘要】
1.一种基于大语言模型的专业知识领域数据处理方法，其特征在于，该方法包括以下具体步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于大语言模型的专业知识领域数据处理方法，其特征在于，所述知识图谱驱动的多模态预处理步骤中，收集专业领域的知识图谱、文本数据、图像数据和音频数据，文本数据包括但不限于专业文档和报告，图像数据包括但不限于专业相关的图表和照片，音频数据包括但不限于专业讲解和会议录音，对于文本数据，提取其中的实体和关系，将其与知识图谱中的对应部分进行比对，若发现实体名称不一致和关系逻辑不符问题，根据知识图谱进行纠错或标注，对于图像数据，利用图像识别技术提取图像中的关键元素和特征，与知识图谱中相关的图像特征描述进行匹配，判断图像的合理性，对于音频数据，将语音识别转换为文本，按照文本数据的清洗方式进行处理，依据知识图谱的分类体系和属性定义，为文本数据中的实体、关系和事件添加标签，为图像数据中的关键区域和元素标注类别和属性，为音频数据中的关键内容标注语义标签。
3.根据权利要求1所述的一种基于大语言模型的专业知识领域数据处理方法，其特征在于，所述多模态感知的注意力调控步骤中，通过公式融合特征得到融合向量，其公式为：其中，ffusion是融合后的多模态特征向量，n是模态的数量，αi是第i种模态特征的动态权重，其值由该模态的置信度confi决定。
4.根据权利要求3所述的一种基于大语言模型的专业知识领域数据处理方法，其特征在于，所述αi是第i种模态特征的动态权重，其计算公式为：其中，β是调节因子，用于控制置信度对权重的影响程度，通过实验优化确定，confi是第i种模态特征的置信度，根据特征提取模型的输出概率和特征的稳定性因素综合计算。
5.根据权利要求1所述的一种基于大语言模型的专业知识领域数据处理方法，其特征在于，所述模态自适应的数据增强步骤中，运用基于注意力机制的动态上下文与多模态感知算法，结合文本上下文、图像和音频特征，动态调控注意力，其计算公式为：其中，aij是元素i和j之间的初步注意力得分，w1，w2是可学习的权重矩阵，用于对融合特征向量进行线性变换，b是偏置向量，用于调整注意力得分的基准值，...
【专利技术属性】
技术研发人员：熊委，王勇，王刚，何申华，
申请(专利权)人：成都鑫豪斯电子探测技术有限公司，
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。