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公开(公告)号：CN119557409B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510121723.5
申请日：2025-01-26
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东山科智能科技有限公司 , 山东浪潮智慧医疗科技有限公司 , 山东健康医疗大数据有限公司
IPC: G06F16/3329
Abstract: 本发明涉及知识问答技术领域，涉及基于多模块协同优化的智能问答方法及系统，方法包括：将待回答的问题，输入到知识问答模型中，知识问答模型输出知识问答结果；模型中的知识范围判断模块判断依靠自身知识能否解决问题，如果不能就进入动态检索模块；动态检索模块根据待回答问题对记忆知识库的内容进行相似性检索，如果检索结果不符合要求，则进入多层次问题改写模块；多层次问题改写模块对待回答的问题进行改写，将改写的问题输入知识筛选模块；知识筛选模块根据改写的问题，输出筛选出的文档，自反思优化模块根据文档和问题生成初步答案，并判断初步答案的是否合理，如果不合理就进行自反思优化，为智能问答技术的发展提供了新的解决方案。
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公开(公告)号：CN119670760B
公开(公告)日：2025-06-03
申请号：CN202510174481.6
申请日：2025-02-18
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东山科智能科技有限公司 , 山东正中信息技术股份有限公司
IPC: G06F40/30 , G06F40/253 , G06F40/194 , G06F40/211
Abstract: 本发明属于自然语言处理技术领域。提供了一种基于零资源框架的细粒度大模型幻觉处理方法及系统，通过大语言模型进行预处理后的文本的多维异常检测，得到多维异常检测结果；根据多维异常检测结果进行异常修正优先级排序；根据句法分析结果以及生成的句法依赖树，动态调整上下文窗口范围；结合调整后的上下文窗口范围，根据异常修正优先级排序结果，进行高风险词汇和句子的优先修正；评估修正后的内容，符合终止条件时得到修正后的最终文本。本发明实现了对检测内容的过度置信、细微语义和语法偏差幻觉检测，提高了大语言模型的幻觉检测处理能力，特别是对于细粒度幻觉问题的检测处理能力。
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公开(公告)号：CN119557407B
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510111798.5
申请日：2025-01-24
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东山科智能科技有限公司 , 山东浪潮智慧医疗科技有限公司 , 山东健康医疗大数据有限公司
IPC: G06F16/3329
Abstract: 本发明公开了基于语义向量优化和动态提示的智能问答方法及系统，方法包括：将目标问题，输入到训练后的问答模型中，得到目标问题对应的答案；其中，训练后的问答模型，包括依次连接的输入层、嵌入层、语义向量生成模块、特征压缩模块、动态提示生成模块、答案生成模块、线性层和激活函数层；其中，特征压缩模块的输出端还与RAG检索模块的输入端连接，RAG检索模块的输出端与动态提示生成模块的输入端连接；所述训练后的问答模型，训练过程包括：构建语义向量生成模块，对语义向量生成模块进行预训练；将经过预训练的语义向量生成模块，设置到问答模型中，对问答模型进行训练，当总损失函数值不再下降时，停止训练，得到训练后的问答模型。
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公开(公告)号：CN117113432A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311090902.4
申请日：2023-08-28
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省科创集团有限公司 , 山东山科智能科技有限公司
Abstract: 本发明提出了一种基于区块链的可验证查询方法及系统，涉及区块链及安全领域，构建数据库和Merkle树；新增交易验证通过后，更新数据库和Merkle树；基于数据库和Merkle树，查找与待查询信息相关的账户信息及对应的叶子节点；根据账户信息和Merkle路径重新构造Merkle树根，通过区块高度获取区块中存储的元数据Merkle树根，通过两个Merkle树根的Hash值比对，进行可信验证；本发明基于数据库和Merkle树，以Merkle树根作为验证查询的可信因子打包进区块的元数据中，通过可信因子对查询结果进行验证，以确保交易记录的准确性和可靠性，显著提高查询和验证的吞吐量。
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公开(公告)号：CN119670760A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202510174481.6
申请日：2025-02-18
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东山科智能科技有限公司 , 山东正中信息技术股份有限公司
IPC: G06F40/30 , G06F40/253 , G06F40/194 , G06F40/211
Abstract: 本发明属于自然语言处理技术领域。提供了一种基于零资源框架的细粒度大模型幻觉处理方法及系统，通过大语言模型进行预处理后的文本的多维异常检测，得到多维异常检测结果；根据多维异常检测结果进行异常修正优先级排序；根据句法分析结果以及生成的句法依赖树，动态调整上下文窗口范围；结合调整后的上下文窗口范围，根据异常修正优先级排序结果，进行高风险词汇和句子的优先修正；评估修正后的内容，符合终止条件时得到修正后的最终文本。本发明实现了对检测内容的过度置信、细微语义和语法偏差幻觉检测，提高了大语言模型的幻觉检测处理能力，特别是对于细粒度幻觉问题的检测处理能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119557409A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202510121723.5
申请日：2025-01-26
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东山科智能科技有限公司 , 山东浪潮智慧医疗科技有限公司 , 山东健康医疗大数据有限公司
IPC: G06F16/3329
Abstract: 本发明涉及知识问答技术领域，涉及基于多模块协同优化的智能问答方法及系统，方法包括：将待回答的问题，输入到知识问答模型中，知识问答模型输出知识问答结果；模型中的知识范围判断模块判断依靠自身知识能否解决问题，如果不能就进入动态检索模块；动态检索模块根据待回答问题对记忆知识库的内容进行相似性检索，如果检索结果不符合要求，则进入多层次问题改写模块；多层次问题改写模块对待回答的问题进行改写，将改写的问题输入知识筛选模块；知识筛选模块根据改写的问题，输出筛选出的文档，自反思优化模块根据文档和问题生成初步答案，并判断初步答案的是否合理，如果不合理就进行自反思优化，为智能问答技术的发展提供了新的解决方案。
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公开(公告)号：CN119583037A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411716434.1
申请日：2024-11-27
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东山科智能科技有限公司
IPC: H04L9/00 , H04L67/1097 , H04L67/1095
Abstract: 本发明公开了基于区块链分片的区块链节点共识方法及系统，所述方法包括：将加入到委员会分片中的区块链节点称之为委员会节点，委员会节点收集交易数据，对交易数据进行哈希处理，得到哈希值；委员会节点根据哈希值，将自身配置到委员会默克尔树中；所述委员会默克尔树，采用改进的默克尔压缩前缀树结构来实现；同时，将加入到全局分片中的区块链节点称之为全局节点，全局节点接收各个委员会分片的根哈希；根据根哈希，将全局节点配置到全局默克尔树中；所述全局默克尔树，也采用改进的默克尔压缩前缀树结构来实现；对委员会分片的委员会节点完成共识操作；对全局分片的全局节点完成共识操作。
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公开(公告)号：CN119557407A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202510111798.5
申请日：2025-01-24
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东山科智能科技有限公司 , 山东浪潮智慧医疗科技有限公司 , 山东健康医疗大数据有限公司
IPC: G06F16/3329
Abstract: 本发明公开了基于语义向量优化和动态提示的智能问答方法及系统，方法包括：将目标问题，输入到训练后的问答模型中，得到目标问题对应的答案；其中，训练后的问答模型，包括依次连接的输入层、嵌入层、语义向量生成模块、特征压缩模块、动态提示生成模块、答案生成模块、线性层和激活函数层；其中，特征压缩模块的输出端还与RAG检索模块的输入端连接，RAG检索模块的输出端与动态提示生成模块的输入端连接；所述训练后的问答模型，训练过程包括：构建语义向量生成模块，对语义向量生成模块进行预训练；将经过预训练的语义向量生成模块，设置到问答模型中，对问答模型进行训练，当总损失函数值不再下降时，停止训练，得到训练后的问答模型。
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公开(公告)号：CN119599137A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202510151883.4
申请日：2025-02-12
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东正中信息技术股份有限公司 , 山东山科智能科技有限公司
IPC: G06N5/04 , G06N5/022 , G06F40/226 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及知识问答技术领域，涉及大语言模型输出幻觉的检测修复方法及系统，包括：将回答内容划分为若干个句子，对每个句子计算其置信度，判断每个句子的置信度是否超过设定阈值，对置信度低于设定阈值的句子进行事实提取，得到每个句子的三元组数据；基于每个句子的三元组数据生成每个句子的子图A；基于每个句子三元组数据中的主语，从本地知识图谱中提取子图B；计算子图A与子图B之间的相似度，如果所述相似度小于设定阈值，则根据子图B对子图A进行修复，得到修复后的子图A；根据修复后的子图A所对应的三元组数据，得到修复后的句子；将置信度低于设定阈值的句子全部修复完毕后，得到最终的回答内容。提高模型输出的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN119088783A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411152455.5
申请日：2024-08-21
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东山科智能科技有限公司
IPC: G06F16/182 , G06F16/13 , G06F16/16
Abstract: 本发明公开了基于区块链的数据分级动态存储方法及系统，其中方法，包括：获取待存储数据，将待存储数据切分成若干个待存储文件块，并为每一个待存储文件块生成一个哈希值，将所述哈希值作为数据块的唯一标识；将待存储文件块的哈希值与数据库中已存在的哈希值进行比对，以识别待存储文件块的哈希值与数据库中已存在的哈希值是否一致，如果一致，则将待存储文件块的数据更新到已存在的哈希值所对应的存储位置中；如果不一致，则将待存储文件的数据存储到区块链上。
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