CN119089931B 一種多層語義理解大模型智能體構造及應用方法 （上海熵智信息科技有限公司）_第1頁
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一種多層語義理解大模型智能體構造及應本發明公開了一種多層語義理解大模型智2S3、從識別出的意圖數據和提取的深層語義特返回給用戶；其中，Sim(x,y)表示兩個實體x和y之間的語義相似度，αi表示第i個特征的權重，cos(v,)表示第i個特征向量的余弦相似度；其中，Match(O1,O2)表示本體O1和本體O2之間的匹配度，C表示本體中的概念集合，32.根據權利要求1所述的一種多層語義理解大模型智能體構造及應用方法，其特征在3.根據權利要求1所述的一種多層語義理解大模型智能體構造及應用方法，其特征在4.根據權利要求1所述的一種多層語義理解大模型智能體構造及應用方法，其特征在j)]表示實體向量的連接操作；4i)為模型在樣本zi上5.根據權利要求1所述的一種多層語義理解大模型智能體構造及應用方法，其特征在6.根據權利要求1所述的一種多層語義理解大模型智能體構造及應用方法，其特征在hcontext＝fQwen(inpu文生成算法利用動態注意力機制和遞歸神經網絡5final表示最終生成的連貫且有邏輯的輸出，αi表示自適應上下文生成算法中的6將來自不同模態的特征直接拼接在一起。這種方法忽略了不同模態之間的深層次交互信78語義信息，所述混合神經符號推理網絡結合了神經網絡的表示能力和符號邏輯的推理能j)]表示實體向量的連接操作；9cos(v,y)表示第i個特征向量的余弦相似度；形成統一的結構化知識表示，并將生成的統一結構化知識表示作為最終的結構化知識表應上下文生成算法利用動態注意力機制和遞歸神經網絡的結合不同數據分布和任務需求動態調整模型的超參數配置，顯著增強了模型的靈活性和適應用上下文信息和對話歷史生成個性化且上下文相關的回答。通過自適應上下文生成算法，語義信息，所述混合神經符號推理網絡結合了神經網絡的表示能力和符號邏輯的推理能j)]表示實體向量的連接操作；表示第i個特征向量的余弦相似度；形成統一的結構化知識表示，并將生成的統一結構化知識表示作為最終的結構化知識表應上下文生成算法利用動態注意力機制和遞歸神經網絡的結合[0163]當用戶確定了具體的醫療機構名稱后，系統從知識圖譜中獲得該機構的詳細信[0165]在一個大型醫院信息系統的試點應用中，系統能夠在平均不到2秒的時間內完成為未來的智能系統提供了更為高效和準確的解決方案。

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