公开(公告)号：CN119578530A

公开(公告)日：2025-03-07

申请号：CN202411710288.1

申请日：2024-11-27

Applicant: 长安大学

Inventor： 李建新 ,  刘泽东 ,  裴莉莉 ,  成静贤 ,  袁博 ,  张欣 ,  黄永乐

IPC: G06N5/022 ,  G06N5/04 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N5/045 ,  G06F40/279 ,  G06F16/2455 ,  G06F16/28

Abstract: 本发明公开了用于大语言模型问答的自适应多跳检索知识图谱构造方法，包括：提取输入的问题和语料库的三元组；自适应多跳检索匹配，检索识别所述语料库中与问题相关的特定三元组；利用所述自适应多跳检索匹配过程中的问题与语料库三元组构建知识图谱；答案预测器模型：节点嵌入、消息传递和选择性过滤，节点嵌入用于对问题和知识图谱进行编码；基于编码后的问题和知识图谱基于图卷积网络进行消息传递；选择性过滤用于过滤所述知识图谱的冗余信息；本发明有助于减轻大语言模型产生幻觉的问题，帮助理解复杂的推理过程，从而提高大语言模型在问答以及逻辑推理性能。

公开(公告)号：CN119474496A

公开(公告)日：2025-02-18

申请号：CN202411593180.9

申请日：2024-11-08

Applicant: 长安大学

Inventor： 李建新 ,  黄永乐 ,  裴莉莉 ,  崔宁宁 ,  胡欣 ,  成静贤 ,  刘泽东

IPC: G06F16/907 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25 ,  G06F18/22 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V20/54 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06F16/33

Abstract: 本发明公开了一种基于跨模态检索的交通大模型智能交通事件识别方法，包括：将待识别交通事件的图像及其文本描述输入交通事件识别网络模型；交通事件识别网络模型：视觉特征提取模块用于提取图像中视觉特征；文本特征提取模块用于提取文本描述中文本特征；视觉选择性过滤模块用于选择性过滤无相关性的视觉提取特征得到视觉过滤特征；文本选择性过滤模块用于选择性过滤不必要的文本提取特征得到文本过滤特征；跨模态选择性对齐模块用于对视觉、文本提取特征进行跨模态对齐得到视觉对齐特征和文本对齐特征；计算模块用于将视觉过滤特征和视觉对齐特征及将文本过滤特征和文本对齐特征进行融合来确定识别结果。本发明提高了检索识别的准确性和效率。