【技术实现步骤摘要】
本申请涉及问题回答的，尤其涉及一种问题回答的方法、装置及电子设备。
技术介绍
1、当前智能模型可以在诸多领域回答用户提出的问题。但是用户经常发现智能模型输出的答案，准确性较低。所以，如何能够提高智能模型回答问题的准确性，成为本领域技术人员亟待解决的技术问题。
技术实现思路
1、本申请提供一种回答问题的方法、装置及电子设备，该方法中预设脉冲神经网络可以模拟脑神经信号传递过程进行知识推理，确定第一类脑知识图谱。将该第一类脑知识图谱可以为预设大语言模型提供更全面的背景知识，进而使得预设大语言模型基于问题输出更准确的答案。
2、第一方面，本申请实施例提供一种回答问题的方法，所述方法包括：
3、将问题输入到预设信号转换模型得到第一脉冲信号；
4、将所述第一脉冲信号，输入到预设脉冲神经网络中，以确定所述第一脉冲信号在所述预设脉冲神经网络中的传播路径，所述传播路径包括第一神经元和用于连接不同的所述第一神经元的第一突触；
5、根据所述传播路径中的第一神经元和用于连接不同的所述第一神经元的第一突触，确定第一类脑知识图谱；
6、将所述第一类脑知识图谱和所述问题，输入到预设大语言模型中，以输出答案。
7、在一些实施例中，将所述问题输入到预设信号转换模型，得到第一脉冲信号的步骤包括：将所述问题拆分得到分词，根据所述分词进行语义理解得到语义信息，将所述语义信息转换为第一脉冲信号。
8、在一些实施例中，所述预设脉冲神经网络的确
9、利用预设数据，构建知识图谱，其中所述知识图谱包括实体、关系和属性；
10、利用所述知识图谱，构建第二类脑知识图谱，其中所述第二类脑知识图谱包括第一节点和第三突触，所述第三突触位于所述第一节点之间，所述第三突触包括第一活跃突触和第一沉默突触，所述第一节点为所述知识图谱中的实体，所述第一活跃突触为所述知识图谱中的关系；
11、利用所述第二类脑知识图谱，确定预设脉冲神经网络，其中所述预设脉冲神经网络的架构包括输入层和输出层，所述输入层和所述输出层中的第二神经元均为所述第二类脑知识图谱中的第一节点，所述输入层中的第二神经元和输出层中的第二神经元之间利用第二突触连接，所述第二突触包括第二活跃突触和第二沉默突触，所述输入层的第二神经元和所述输出层的第二神经元之间的所述第二活跃突触为所述第二类脑知识图谱中与输入层和输出层中的第二神经元相同的第一节点之间的第一活跃突触，所述第二突触存在对应的突触权重。
12、在一些实施例中，所述利用所述第二类脑知识图谱，确定预设脉冲神经网络的步骤包括：
13、利用所述第二类脑知识图谱，构建所述预设脉冲神经网络的架构；
14、从所述第二类脑知识图谱中，筛选出预设路径；
15、利用所述预设路径，训练具有所述架构的预设脉冲神经网络，以确定所述预设脉冲神经网络中的第二突触对应的突触权重。
16、在一些实施例中，所述方法还包括：显示所述传播路径。
17、在一些实施例中，根据所述传播路径中的第一神经元和用于连接不同的所述第一神经元的第一突触，确定第一类脑知识图谱的步骤包括：
18、将所述传播路径中的第一神经元确定为所述第一类脑知识图谱中的第二节点；
19、将所述传播路径中的用于连接不同的所述第一神经元的第一突触，确定为所述第一类脑知识图谱中的关系。
20、在一些实施例中，所述将所述第一类脑知识图谱和所述问题，输入到预设大语言模型中，以输出答案的步骤包括：
21、基于所述第一类脑知识图谱和所述问题，构建prompt模版；
22、将所述prompt模版，输入到预设大语言模型中以输出答案。
23、在一些实施例中，所述方法还包括：
24、根据所述问题和所述答案，训练所述预设脉冲神经网络，以更新所述预设脉冲神经网络中的第二突触对应的突触权重。
25、第二方面，本申请实施例还提供一种回答问题的装置，包括：
26、转换单元，用于将问题输入到预设信号转换模型得到第一脉冲信号；
27、输入单元，用于将所述第一脉冲信号，输入到预设脉冲神经网络中，以确定所述第一脉冲信号在所述预设脉冲神经网络中的传播路径，所述传播路径包括第一神经元和用于连接不同的所述第一神经元的第一突触；
28、确定单元，用于根据所述传播路径中的第一神经元和用于连接不同的所述第一神经元的第一突触，确定第一类脑知识图谱；
29、输出单元，用于将所述第一类脑知识图谱和所述问题，输入到预设大语言模型中，以输出答案。
30、第三方面，本申请实施例还提供一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述的回答问题的方法的步骤。
31、第四方面，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述的回答问题的方法的步骤。
32、上述实施例中，提供的一种回答问题的方法、装置及电子设备，该方法中预设脉冲神经网络可以模拟脑神经信号传递过程进行知识推理，确定第一类脑知识图谱。将该第一类脑知识图谱可以为预设大语言模型提供更全面的背景知识，进而使得预设大语言模型基于问题输出更准确的答案。
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1.一种回答问题的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述问题输入到预设信号转换模型，得到第一脉冲信号的步骤包括：将所述问题拆分得到分词，根据所述分词进行语义理解得到语义信息，将所述语义信息转换为第一脉冲信号。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设脉冲神经网络的确定过程包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用所述第二类脑知识图谱，确定预设脉冲神经网络的步骤包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：显示所述传播路径。
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述传播路径中的第一神经元和用于连接不同的所述第一神经元的第一突触，确定第一类脑知识图谱的步骤包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第一类脑知识图谱和所述问题，输入到预设大语言模型中，以输出答案的步骤包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，还包括：
9.一种回答问题的装置，其特征在于，包括：
10.一种电
...【技术特征摘要】
1.一种回答问题的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述问题输入到预设信号转换模型，得到第一脉冲信号的步骤包括：将所述问题拆分得到分词，根据所述分词进行语义理解得到语义信息，将所述语义信息转换为第一脉冲信号。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设脉冲神经网络的确定过程包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用所述第二类脑知识图谱，确定预设脉冲神经网络的步骤包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：显示所述传播路径。
6.根据权...
【专利技术属性】
技术研发人员：贾亚飞，印东敏，段飞虎，张敏敏，刘剑兰，闵艳丽，柯春晓，
申请(专利权)人：同方知网数字出版技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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