-
公开(公告)号:CN118245575A
公开(公告)日:2024-06-25
申请号:CN202211663301.3
申请日:2022-12-23
Applicant: 核动力运行研究所
IPC: G06F16/332 , G06F16/36 , G06F40/247 , G06F16/31 , G06F16/335 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供了一种基于词向量的核电厂经验反馈信息快速检索方法,包括以下步骤:步骤1:生成存储表结构;步骤2:构建倒排索引;步骤3:构建近义词表;步骤4:根据输入执行检索算法。本发明提供的基于词向量的核电厂经验反馈信息快速检索方法替代了传统通过模糊查询、全文检索方法查询相似经验反馈信息的手段,提高了核电厂经验反馈信息的检索准确率。
-
公开(公告)号:CN119377393A
公开(公告)日:2025-01-28
申请号:CN202411316623.X
申请日:2024-09-20
Applicant: 核动力运行研究所 , 中核武汉核电运行技术股份有限公司
IPC: G06F16/335 , G06F40/16
Abstract: 本发明属于人工智能推荐技术领域,具体涉及一种基于大语言模型的经验反馈推荐生成方法及系统。包括数据收集与预处理模块,预训练大语言模型选择模块,大语言模型提取特征模块,模型微调模块,经验反馈推荐生成模块和反馈和改进模块。本发明的有益效果在于:本发明将大语言模型技术应用于经验反馈的推荐中,充分利用用户在与系统交互过程中产生的自然语言文本信息,从而更准确地捕捉用户需求和意图,通过语义匹配和上下文理解提高了推荐的准确性和个性化程度,使推荐更加精准和符合用户实际需求。
-
公开(公告)号:CN118152380A
公开(公告)日:2024-06-07
申请号:CN202211579258.2
申请日:2022-12-05
Applicant: 核动力运行研究所
IPC: G06F16/215 , G06F16/335 , G06F40/30 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于BERT‑BiGRU模型的核电厂状态报告严重级别筛选方法,包括以下步骤:获取状态报告工单数据,进行数据清洗;预处理的数据作为训练语料库训练BERT‑BiGRU模型,调整参数并训练得到最优BERT‑BiGRU预测模型;接收用户输入的状态报告工单数据,对接收到的数据调用数据预处理部分进行数据清洗;将数据输入部分处理好的文本数据输入到预训练的BERT模型中,得到文本数据的向量化表征;将文本向量化过程得到的向量矩阵输入到预训练的BiGRU神经网络中,实现状态报告严重级别的分类判别,得到级别筛选结果;若用户输入的状态报告符合要求,则返回级别筛选结果;若用户输入的状态报告不符合要求,则返回错误提示。本发明促进核电业务信息化、智能化。
-
-