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公开(公告)号：CN119378524B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411954877.4
申请日：2024-12-27
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F40/186 , G06F16/34 , G06F16/35
Abstract: 本说明书公开了一种信息图生成方法、装置、设备及可读存储介质，从获取的数据文件中提取总结性摘要，从预先构建的信息图模板库中选择目标模板，根据总结性摘要、数据文件和目标模板得到数据事实，根据数据事实生成可视化图表，并将可视化图表填入目标模板得到目标信息图。可见，以从数据文件中提取的总结性摘要和数据文件本身为依据，通过大语言模型生成适配目标模板的数据事实，能够客观地描述数据文件，并且，基于数据事实生成的信息图能够以美观的布局结构充分展示数据文件，可以直接应用于特定专业领域，在降低信息图生成门槛的同时，提升了效率。
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公开(公告)号：CN119378524A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411954877.4
申请日：2024-12-27
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F40/186 , G06F16/34 , G06F16/35
Abstract: 本说明书公开了一种信息图生成方法、装置、设备及可读存储介质，从获取的数据文件中提取总结性摘要，从预先构建的信息图模板库中选择目标模板，根据总结性摘要、数据文件和目标模板得到数据事实，根据数据事实生成可视化图表，并将可视化图表填入目标模板得到目标信息图。可见，以从数据文件中提取的总结性摘要和数据文件本身为依据，通过大语言模型生成适配目标模板的数据事实，能够客观地描述数据文件，并且，基于数据事实生成的信息图能够以美观的布局结构充分展示数据文件，可以直接应用于特定专业领域，在降低信息图生成门槛的同时，提升了效率。
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公开(公告)号：CN119293193A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411812389.X
申请日：2024-12-10
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/3329 , G06F40/186
Abstract: 本说明书公开了一种问答对生成方法、装置、存储介质及电子设备。在本说明书提供的问答对生成方法中，获取用于生成问答对的文本素材；将所述文本素材输入大语言模型，使所述大语言模型根据所述文本素材输出伪问答对；响应于接收到用户输入的真实问题，在各伪问答对中确定与所述真实问题匹配的目标伪问答对；将所述目标伪问答对嵌入所述大语言模型的提示模板，并将所述真实问题输入所述大语言模型，得到所述大语言模型输出的优化答案；将所述真实问题与所述优化答案确定为待定问答对，并对所述待定问答对进行质量评测；响应于所述待定问答对通过所述质量评测，将所述待定问答对确定为可用问答对。
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公开(公告)号：CN119179767A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411678322.1
申请日：2024-11-22
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/332 , G06F16/33
Abstract: 本申请涉及一种对话意图识别方法、复合型对话系统和存储介质，通过响应于用户输入的对话内容，基于向量数据库检索目标意图示例；采用LLM基于目标意图示例进行意图预测，得到意图标签；将意图标签映射到预定义域中的意图，确定相匹配的目标意图；其中，预定义域包含多个业务场景的意图；基于目标意图引导至相应的对话场景节点；根据对话场景节点执行预设任务，并输出预设任务的执行结果；提升了对话意图识别效率和精准度。
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公开(公告)号：CN119621999B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510151574.7
申请日：2025-02-11
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/36 , G06F16/35 , G06F16/334 , G06N5/02 , G06N5/04
Abstract: 本申请公开了一种数据处理方法、装置及介质，该方法包括：获取指定领域的知识图谱；对知识图谱中的实体节点进行聚类，得到聚类结果；根据知识图谱和聚类结果，构建用于数据知识扩充的数据增强体；将数据增强体嵌入指定大语言模型的预设推理模板中，以通过指定大语言模型进行数据推理，得到目标合成数据；对目标合成数据进行可信度评估。由此，基于不同领域的知识图谱构建数据增强体，可以满足各个领域对数据知识准确性、可用性和多样性的要求。此外，通过该数据增强体对数据知识进行扩充，并利用大语言模型丰富的知识结构和强大的学习推理能力进行数据推理，得到目标合成数据，可以进一步提升合成数据的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119358990A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411932111.6
申请日：2024-12-26
Applicant: 之江实验室
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0639 , G06F17/10 , G06N5/02
Abstract: 本申请涉及一种人工智能代理主观问题评测的智能分配方法和系统，其中，该方法包括：通过获取开发者上传的待评测数据；待评测数据为人工智能代理的问答对数据和引用文献；基于待评测数据的领域标签，确定匹配的对象；根据开发者的开发者积分和对象的对象积分，将待评测数据分配至对应的目标对象。通过本申请，能够确定与待评测数据领域标签对应的对象后，根据开发者积分和对象积分，将待评测数据分配给目标对象，由目标对象对待评测数据进行评测，实现了待评测数据的智能分配机制，解决了无法有效、高效地分配评测任务的问题。
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公开(公告)号：CN119357413A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411931432.4
申请日：2024-12-26
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/38 , G06N5/022 , G06F16/335 , G06F40/103 , G06F40/30 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于RAG的大语言模型的论文生成方法及装置，涉及人工智能大语言模型技术领域，该方法先根据目标研究领域在知识库中进行检索，得到与之相关联的第一参考内容。将第一参考内容进行文本生成处理，生成多个初始研究方向。从初始研究方向中筛选出目标研究方向，并基于目标研究方向在知识库中进行检索，得到与之相关联的第二参考内容。将第二参考内容进行文本生成处理，以得到初始论文大纲。通过结合RAG技术的检索能力和生成能力，为大语言模型提供了知识库中额外的上下文信息。结合上下文信息生成的内容与用户的需求更为匹配，解决了相关技术中撰写的论文与用户需求的关联度低，所以针对性不强的技术问题。
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公开(公告)号：CN119311880A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411798842.6
申请日：2024-12-09
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/35 , G06F16/334 , G06F16/332 , G06F40/30 , G06N5/04 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种多模态文献数据提取方法、装置及介质。该方法首先通过标准化处理文献，得到一个包含文献目录、作者信息、段落文本、段落布局、表格LaTeX代码、公式LaTeX代码和/或图像描述的结构化文档；接着，从结构化文档中根据关键词和/或向量化检索策略，针对文本、公式、表格和图像进行片段的相关检索。检索后的片段通过相关性排序进行优化，缩减需要进入大模型处理的片段数量。最后，基于用户提取需求以及排序片段，对大语言模型进行问答配置，通过提示工程技术生成结构化的回答，并确保这些结果可以通过原始片段溯源，保障问答结果的可用性，必要时提醒用户对无法溯源的部分进行核实和处理。
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公开(公告)号：CN119293193B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411812389.X
申请日：2024-12-10
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/3329 , G06F40/186
Abstract: 本说明书公开了一种问答对生成方法、装置、存储介质及电子设备。在本说明书提供的问答对生成方法中，获取用于生成问答对的文本素材；将所述文本素材输入大语言模型，使所述大语言模型根据所述文本素材输出伪问答对；响应于接收到用户输入的真实问题，在各伪问答对中确定与所述真实问题匹配的目标伪问答对；将所述目标伪问答对嵌入所述大语言模型的提示模板，并将所述真实问题输入所述大语言模型，得到所述大语言模型输出的优化答案；将所述真实问题与所述优化答案确定为待定问答对，并对所述待定问答对进行质量评测；响应于所述待定问答对通过所述质量评测，将所述待定问答对确定为可用问答对。
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公开(公告)号：CN119621999A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202510151574.7
申请日：2025-02-11
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/36 , G06F16/35 , G06F16/334 , G06N5/02 , G06N5/04
Abstract: 本申请公开了一种数据处理方法、装置及介质，该方法包括：获取指定领域的知识图谱；对知识图谱中的实体节点进行聚类，得到聚类结果；根据知识图谱和聚类结果，构建用于数据知识扩充的数据增强体；将数据增强体嵌入指定大语言模型的预设推理模板中，以通过指定大语言模型进行数据推理，得到目标合成数据；对目标合成数据进行可信度评估。由此，基于不同领域的知识图谱构建数据增强体，可以满足各个领域对数据知识准确性、可用性和多样性的要求。此外，通过该数据增强体对数据知识进行扩充，并利用大语言模型丰富的知识结构和强大的学习推理能力进行数据推理，得到目标合成数据，可以进一步提升合成数据的准确性。
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