公开(公告)号：CN118132729B

公开(公告)日：2024-08-16

申请号：CN202410519666.1

申请日：2024-04-28

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 杨丹 ,  汪俊杰 ,  申月 ,  顾进杰

IPC: G06F16/332 ,  G06N5/022 ,  G16H10/00 ,  G06F40/30

Abstract: 本说明书实施例提供一种基于医疗知识图谱的答案生成方法及装置，可以结合知识图谱为用户问题生成答案。具体地，从用户问题中识别出候选实体，然后根据候选实体从知识图谱中获取相应的候选三元组集。进一步地，利用预先训练的判别模型判断召回的三元组集是否可以用于用户问题对应的信息，并根据判别结果为用户问题生成相应答案。如此，可以灵活利用知识图谱数据，提高所生成的答案的准确性。

公开(公告)号：CN118114785A

公开(公告)日：2024-05-31

申请号：CN202311867081.0

申请日：2023-12-29

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 杨丹 ,  汪俊杰 ,  胡斌斌 ,  申月

IPC: G06N20/00 ,  G06N5/04 ,  G06N5/022 ,  G06F16/2452 ,  G06F16/242 ,  G06F18/22

Abstract: 本说明书实施例提供一种训练目标模型、生成结构化语句的方法及装置，在训练目标模型的方法中，先基于预设的推理库，利用参数量较大的大语言模型，构建训练样本集。该训练样本集可以包括，第一训练样本和第二训练样本，其中，第一训练样本包括第一提示文本和作为其输出标签的第一回答文本，第一提示文本包括自然语言的第一查询语句和类比推理示例，第一回答文本包括第一结构化语句。第二训练样本包括，第二提示文本和作为其输出标签的第二回答文本，第二提示文本包括第一查询语句和类比推理示例，第二回答文本包括第一推理语句。接着，利用该训练样本集来训练参数量较少的目标模型。

公开(公告)号：CN118132729A

公开(公告)日：2024-06-04

申请号：CN202410519666.1

申请日：2024-04-28

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 杨丹 ,  汪俊杰 ,  申月 ,  顾进杰

IPC: G06F16/332 ,  G06N5/022 ,  G16H10/00 ,  G06F40/30

Abstract: 本说明书实施例提供一种基于医疗知识图谱的答案生成方法及装置，可以结合知识图谱为用户问题生成答案。具体地，从用户问题中识别出候选实体，然后根据候选实体从知识图谱中获取相应的候选三元组集。进一步地，利用预先训练的判别模型判断召回的三元组集是否可以用于用户问题对应的信息，并根据判别结果为用户问题生成相应答案。如此，可以灵活利用知识图谱数据，提高所生成的答案的准确性。