本發(fā)明涉及一種基于知識(shí)圖譜的智能問(wèn)答方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)，包括：獲取輸入問(wèn)題；將知識(shí)庫(kù)的文本轉(zhuǎn)換為文本塊形式，提取關(guān)鍵詞，得到關(guān)鍵詞列表；基于文本塊構(gòu)建文本塊圖，基于關(guān)鍵詞列表構(gòu)建關(guān)鍵詞圖；計(jì)算輸入問(wèn)題與文本塊的第一相似度，大于第一閾...

本申請(qǐng)涉及一種知識(shí)庫(kù)問(wèn)答方法、設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域。通過(guò)接收用戶輸入的查詢問(wèn)題；對(duì)所述查詢問(wèn)題進(jìn)行解析，提取其中的關(guān)鍵詞；基于關(guān)鍵詞與切片數(shù)據(jù)的文本相關(guān)性，從檢索增強(qiáng)生成系統(tǒng)中檢索與所述查詢問(wèn)題相匹配的切片數(shù)據(jù)...

本申請(qǐng)涉及一種智能問(wèn)答系統(tǒng)意圖識(shí)別方法、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于知識(shí)庫(kù)問(wèn)答技術(shù)領(lǐng)域。本申請(qǐng)通過(guò)接收用戶輸入的查詢問(wèn)題；從所述查詢問(wèn)題中提取關(guān)鍵詞，獲取所述查詢問(wèn)題的語(yǔ)義特征；將所述查詢問(wèn)題的語(yǔ)義特征轉(zhuǎn)換為向量形式，生成查詢問(wèn)題向量；將所述查...

本申請(qǐng)涉及一種對(duì)模型推理能力進(jìn)行評(píng)測(cè)的方法、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于大模型評(píng)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。本申請(qǐng)將構(gòu)建的模型推理能力評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)集輸入到待評(píng)測(cè)大語(yǔ)言模型中，獲取待評(píng)測(cè)大語(yǔ)言模型的輸出，所述輸出至少包括對(duì)設(shè)定問(wèn)題的問(wèn)題答案以及解決所述設(shè)定問(wèn)題過(guò)程中...

本公開(kāi)實(shí)施例提供一種講話數(shù)字人視頻幀生成方法和裝置、計(jì)算設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)。講話數(shù)字人視頻幀生成方法包括：處理源圖像得到標(biāo)準(zhǔn)關(guān)鍵點(diǎn)矩陣，處理待播放音頻幀得到口型變化矩陣；基于標(biāo)準(zhǔn)關(guān)鍵點(diǎn)矩陣、口型變化矩陣和情感變化矩陣，得到變化關(guān)鍵點(diǎn)矩陣；基...

本發(fā)明屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種基于大語(yǔ)言模型的可解釋性推薦系統(tǒng)、方法、設(shè)備及介質(zhì)，所述系統(tǒng)包括：協(xié)同關(guān)系分詞器，其用于得到用戶表示和項(xiàng)目表示；協(xié)同信息適配器，其用于獲得用戶和項(xiàng)目之間的語(yǔ)義表示；協(xié)同表示模塊，其使得所述適配表示能夠...

本公開(kāi)實(shí)施例提供一種船只信息獲取方法和裝置、計(jì)算設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)。港口船只信息獲取方法包括：對(duì)至少兩張港口圖像進(jìn)行比對(duì)分析，確定處在航行狀態(tài)的目標(biāo)船只的像素區(qū)域、圖像內(nèi)移動(dòng)方向和圖像內(nèi)移動(dòng)速率；根據(jù)監(jiān)控?cái)z像頭的當(dāng)前狀態(tài)參數(shù)和目標(biāo)船只的確定...

本公開(kāi)實(shí)施例提供一種診斷報(bào)告生成模型的訓(xùn)練方法和影像診斷報(bào)告生成方法。診斷報(bào)告生成模型的訓(xùn)練方法包括：獲取第一樣本數(shù)據(jù)，對(duì)第一樣本數(shù)據(jù)中的多組織樣本診斷報(bào)告進(jìn)行內(nèi)容提取，得到部分組織診斷報(bào)告和部分組織診斷提示詞；基于部分組織診斷報(bào)告、部...

本申請(qǐng)涉及一種程序修復(fù)方法、設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域。本申請(qǐng)通過(guò)獲取待修復(fù)程序；將待修復(fù)程序輸入至修復(fù)模型中，生成候選解決方案；將修復(fù)模型生成的候選解決方案輸入至獎(jiǎng)勵(lì)模型中，生成對(duì)程序修復(fù)效果評(píng)價(jià)的評(píng)估結(jié)果，并基于...

本申請(qǐng)涉及一種智能體推薦方法、設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域。本申請(qǐng)通過(guò)獲取用戶查詢信息以及上下文信息；將用戶查詢信息以及上下文信息進(jìn)行融合，生成融合后的輸入數(shù)據(jù)；將所述輸入數(shù)據(jù)輸入至推薦智能體模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到預(yù)測(cè)結(jié)果...

本公開(kāi)實(shí)施例提供一種景區(qū)互動(dòng)問(wèn)答系統(tǒng)的構(gòu)建方法和游客互動(dòng)問(wèn)題的處理方法。景區(qū)互動(dòng)問(wèn)答系統(tǒng)的構(gòu)建方法包括：以目標(biāo)語(yǔ)言風(fēng)格模板作為參照模板，采用大語(yǔ)言模型處理目標(biāo)人物相關(guān)資料，得到一問(wèn)一答式的目標(biāo)人物相關(guān)對(duì)話集；將目標(biāo)人物相關(guān)對(duì)話集作為訓(xùn)練...

本發(fā)明涉及一種生成醫(yī)學(xué)影像分析報(bào)告的方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)，屬于醫(yī)學(xué)影像分析技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取待分析的醫(yī)學(xué)影像；將所述待分析的醫(yī)學(xué)影像結(jié)合提示詞輸入多模態(tài)大模型；所述多模態(tài)大模型包括第一子模型、第二子模型和第三子模型；第一子模型根據(jù)提...

本發(fā)明涉及一種金融領(lǐng)域問(wèn)答式文本生成方法，屬于自然語(yǔ)言處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取用戶的輸入文本；在知識(shí)庫(kù)中對(duì)所述輸入文本進(jìn)行召回檢索，得到召回結(jié)果；將所述輸入文本和召回結(jié)果輸入第一大語(yǔ)言模型，輸出初始回答；將所述輸入文本和初始回答輸入第二...

本公開(kāi)實(shí)施例提供一種復(fù)雜指令遵循能力評(píng)測(cè)方法和裝置、計(jì)算設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)。復(fù)雜指令遵循能力評(píng)測(cè)方法包括：將測(cè)試樣本中的復(fù)雜指令輸入到待評(píng)價(jià)大語(yǔ)言模型中，得到回復(fù)；分別基于各個(gè)評(píng)分問(wèn)題處理回復(fù)，得到對(duì)應(yīng)的局部評(píng)分；基于各個(gè)評(píng)分問(wèn)題對(duì)應(yīng)的局部...

本公開(kāi)實(shí)施例提供一種垂域主觀題評(píng)分用模型的選擇方法和垂域主觀題的評(píng)分方法。垂域主觀題評(píng)分用模型的選擇方法，包括：構(gòu)建針對(duì)垂域主觀題的多個(gè)評(píng)分提示模板，并基于各個(gè)評(píng)分提示模板構(gòu)建模型輸入；采用待選擇大語(yǔ)言模型處理模型輸入，得到針對(duì)答案的單...

本發(fā)明涉及一種大模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)過(guò)濾方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，屬于數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有技術(shù)中數(shù)據(jù)過(guò)濾存在計(jì)算成本高的問(wèn)題。本發(fā)明技術(shù)方案主要包括：S1、獲取原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，將所述原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的樣本轉(zhuǎn)化為嵌入向量；S2、對(duì)所有嵌入向...

本發(fā)明屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種針對(duì)大型語(yǔ)言模型的自動(dòng)化缺陷檢測(cè)系統(tǒng)及方法，所述系統(tǒng)包括：主考官模塊，用于基于任務(wù)及其描述生成考點(diǎn)體系；出題人模塊，用于基于考點(diǎn)體系生成初始題目集合并將其中的每個(gè)初始題目都輸入目標(biāo)大型語(yǔ)言模型中，由目...

本申請(qǐng)涉及一種智能文檔問(wèn)答方法、設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于人工智能、大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有文檔問(wèn)答系統(tǒng)整體正確率存在較大局限性的問(wèn)題。本申請(qǐng)獲取用戶輸入文本；對(duì)所述用戶輸入文本進(jìn)行向量化，得到輸入向量；將所述輸入向量與所述向量數(shù)...

本發(fā)明涉及一種問(wèn)答式論文檢索方法，屬于論文檢索技術(shù)領(lǐng)域。問(wèn)答式論文檢索方法包括：將待檢索問(wèn)題輸入問(wèn)答模型中，確定與所述待檢索問(wèn)題相匹配的處理函數(shù)；根據(jù)與所述待檢索問(wèn)題相匹配的處理函數(shù)，確定與所述待檢索問(wèn)題的關(guān)鍵詞相匹配的函數(shù)參數(shù)；基于所...

本發(fā)明涉及一種生成論文推薦列表的方法，屬于論文推薦技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有技術(shù)中無(wú)法深度分析用戶需求的問(wèn)題。包括：提取對(duì)話序列中與論文相關(guān)的關(guān)鍵詞，得到關(guān)鍵詞集合；將所述關(guān)鍵詞集合轉(zhuǎn)換為嵌入向量；對(duì)所述嵌入向量進(jìn)行特征解耦，得到長(zhǎng)期興趣特征...