System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 问答数据的处理方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸_技高网

问答数据的处理方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

技术编号:41535334 阅读:6 留言:0更新日期:2024-06-03 23:13
本公开提供一种问答数据的处理方法、装置、电子设备及存储介质,方法包括:获取查询问题的问题文本;将所述问题文本输入预先训练的意图识别模型进行意图识别,并获取所述意图识别模型输出的目标意图文本,所述目标意图文本包括目标意图工具对应的目标标识以及目标查询参数;基于所述目标标识调用所述目标意图工具;将所述目标查询参数输入所述目标意图工具进行查询,获取所述查询问题对应的响应文本;将所述响应文本反馈给用户。本方案实现了结合意图识别模型和意图工具完成问答,通过调用相应的意图工具来查询获得问题对应的答案,不仅保证了回答的准确性,还能保证实时性要求较高的问题也能获得及时且准确的响应。

【技术实现步骤摘要】

本公开涉及人工智能,尤其涉及一种问答数据的处理方法、装置、电子设备及存储介质


技术介绍

1、随着计算机算力的提高和深度学习技术的发展,模型的参数量越来越大,能力也逐渐提高,以chatgpt为代表的大模型将自然语言处理带入了新的时代,chatgpt模型通过对话的形式回答用户的问题,给出自己的解决办法和答案。

2、然而,大语言模型实现的问答方案不能将已有的查询工具调动起来,受限于大语言模型庞大的参数量并不能做到实时更新,导致大语言模型无法准确回答实时性要求较高的问题。


技术实现思路

1、为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题,本公开实施例提供了一种问答数据的处理方法、装置、电子设备及存储介质。

2、根据本公开的一方面,提供了一种问答数据的处理方法,包括:

3、获取查询问题的问题文本;

4、将所述问题文本输入预先训练的意图识别模型进行意图识别,并获取所述意图识别模型输出的目标意图文本,所述目标意图文本包括目标意图工具对应的目标标识以及目标查询参数;

5、基于所述目标标识调用所述目标意图工具;

6、将所述目标查询参数输入所述目标意图工具进行查询,获取所述查询问题对应的响应文本;

7、将所述响应文本反馈给用户。

8、根据本公开的另一方面,提供了一种问答数据的处理装置,包括:

9、第一获取模块,用于获取查询问题的问题文本;

10、第二获取模块,用于将所述问题文本输入预先训练的意图识别模型进行意图识别,并获取所述意图识别模型输出的目标意图文本,所述目标意图文本包括目标意图工具对应的目标标识以及目标查询参数;

11、工具调用模块,用于基于所述目标标识调用所述目标意图工具;

12、查询模块,用于将所述目标查询参数输入所述目标意图工具进行查询,获取所述查询问题对应的响应文本;

13、反馈模块,用于将所述响应文本反馈给用户。

14、根据本公开的另一方面,提供了一种电子设备,包括:

15、处理器;以及

16、存储程序的存储器,

17、其中,所述程序包括指令,所述指令在由所述处理器执行时使所述处理器执行根据前述一方面所述的问答数据的处理方法。

18、根据本公开的另一方面,提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,其中,所述计算机指令用于使所述计算机执行根据前述一方面所述的问答数据的处理方法。

19、根据本公开的另一方面,提供了一种计算机程序产品,包括计算机程序,其中,所述计算机程序在被处理器执行时实现前述一方面所述的问答数据的处理方法。

20、本公开实施例中提供的一个或多个技术方案,通过获取查询问题的问题文本,将问题文本输入预先训练的意图识别模型进行意图识别,并获取意图识别模型输出的目标意图文本,目标意图文本包括目标意图工具对应的目标标识以及目标查询参数,基于目标标识调用目标意图工具,并将目标查询参数输入目标意图工具进行查询,获取查询问题对应的响应文本,进而将响应文本反馈给用户。采用本公开的方案,实现了结合意图识别模型和意图工具完成问答,通过调用相应的意图工具来查询获得问题对应的答案,不仅保证了回答的准确性,还能保证实时性要求较高的问题也能获得及时且准确的响应。

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【技术保护点】

1.一种问答数据的处理方法,其中,所述方法包括:

2.如权利要求1所述的方法,其中,所述将所述问题文本输入预先训练的意图识别模型进行意图识别,包括:

3.如权利要求1所述的方法,其中,所述将所述问题文本输入预先训练的意图识别模型进行意图识别,包括:

4.如权利要求1所述的方法,其中,所述意图识别模型通过如下步骤训练获得:

5.如权利要求4所述的方法,其中,所述基于所述训练样本对大语言模型进行训练,得到所述意图识别模型,包括:

6.如权利要求5所述的方法,其中,所述方法还包括:

7.如权利要求5所述的方法,其中,所述多轮问答训练样本的获取方式包括如下方式中的至少一种:

8.一种问答数据的处理装置,其中,所述装置包括:

9.一种电子设备,包括:

10.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,其中,所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1-7中任一项所述的问答数据的处理方法。

【技术特征摘要】

1.一种问答数据的处理方法,其中,所述方法包括:

2.如权利要求1所述的方法,其中,所述将所述问题文本输入预先训练的意图识别模型进行意图识别,包括:

3.如权利要求1所述的方法,其中,所述将所述问题文本输入预先训练的意图识别模型进行意图识别,包括:

4.如权利要求1所述的方法,其中,所述意图识别模型通过如下步骤训练获得:

5.如权利要求4所述的方法,其中,所述基于所述训练样本对大语言模型进行训练,得到...

【专利技术属性】
技术研发人员:齐天雨贺宇李明
申请(专利权)人:深圳市星桐科技有限公司
类型:发明
国别省市:

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