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公开(公告)号：CN118171732B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410599858.8
申请日：2024-05-15
Applicant: 北京邮电大学 , 北京白星花科技有限公司
IPC: G06N5/022 , G06N3/0455 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/082
Abstract: 本发明涉及信息及数据业务技术领域，尤其涉及一种基于微调大模型的超关系知识抽取方法、装置、电子设备及存储介质，其中，方法包括：获取文本数据，基于预设微调参数，构建超关系知识抽取指令；基于超关系知识抽取指令，利用微调大型语言模型构建超关系知识抽取模型；基于学习率预热和衰减策略，利用训练数据集对超关系知识抽取模型进行训练，得到训练完成的超关系知识抽取模型；利用超关系知识抽取模型抽取待解析文本中超关系知识，获得关系数据。采用大型语言模型，对其进行微调以适应超关系知识抽取任务；设计针对性的指令，从模型输出中抽取实体及其相关的多元关系，构建超关系知识图谱，实现了高效、精准地获取超关系并构建知识图谱。
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公开(公告)号：CN118170894B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410607312.2
申请日：2024-05-16
Applicant: 北京邮电大学 , 北京白星花科技有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/36 , G06F40/194 , G06N3/042 , G06N5/022 , G06N5/048
Abstract: 本发明涉及信息技术领域，尤其是指一种知识图谱问答方法、装置、设备及计算机存储介质。本发明所述的知识图谱问答方法，首先使用微调后的大语言模型生成应用于知识图谱的知识图谱查询语句，大语言模型在处理自然语言问题方面具有极大优势，可以快速准确生成训练数据。然后对生成的查询语句中抽取得到的实体和关系在知识图谱的实体库和关系库中进行检索，在对检索到的结果依据相似度作进一步模糊逻辑运算，即使在知识图谱不完全的情况下，模糊逻辑运算也能够得到可能性最高的答案，并且在降低时间复杂度的同时提升了准确率，最后生成自然语言形式的回答语句给用户。
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公开(公告)号：CN118170894A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410607312.2
申请日：2024-05-16
Applicant: 北京邮电大学 , 北京白星花科技有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/36 , G06F40/194 , G06N3/042 , G06N5/022 , G06N5/048
Abstract: 本发明涉及信息技术领域，尤其是指一种知识图谱问答方法、装置、设备及计算机存储介质。本发明所述的知识图谱问答方法，首先使用微调后的大语言模型生成应用于知识图谱的知识图谱查询语句，大语言模型在处理自然语言问题方面具有极大优势，可以快速准确生成训练数据。然后对生成的查询语句中抽取得到的实体和关系在知识图谱的实体库和关系库中进行检索，在对检索到的结果依据相似度作进一步模糊逻辑运算，即使在知识图谱不完全的情况下，模糊逻辑运算也能够得到可能性最高的答案，并且在降低时间复杂度的同时提升了准确率，最后生成自然语言形式的回答语句给用户。
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公开(公告)号：CN118171732A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410599858.8
申请日：2024-05-15
Applicant: 北京邮电大学 , 北京白星花科技有限公司
IPC: G06N5/022 , G06N3/0455 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/082
Abstract: 本发明涉及信息及数据业务技术领域，尤其涉及一种基于微调大模型的超关系知识抽取方法、装置、电子设备及存储介质，其中，方法包括：获取文本数据，基于预设微调参数，构建超关系知识抽取指令；基于超关系知识抽取指令，利用微调大型语言模型构建超关系知识抽取模型；基于学习率预热和衰减策略，利用训练数据集对超关系知识抽取模型进行训练，得到训练完成的超关系知识抽取模型；利用超关系知识抽取模型抽取待解析文本中超关系知识，获得关系数据。采用大型语言模型，对其进行微调以适应超关系知识抽取任务；设计针对性的指令，从模型输出中抽取实体及其相关的多元关系，构建超关系知识图谱，实现了高效、精准地获取超关系并构建知识图谱。
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