技術(shù)特征：

1.一種大語(yǔ)言模型問(wèn)答規(guī)則封裝方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種大語(yǔ)言模型問(wèn)答規(guī)則封裝方法，其特征在于，所述規(guī)則類型至少包括道德規(guī)則、輿論規(guī)則、隱私規(guī)則、安全規(guī)則、文化規(guī)則、法律規(guī)則、情感規(guī)則、邏輯規(guī)則。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種大語(yǔ)言模型問(wèn)答規(guī)則封裝方法，其特征在于，所述每個(gè)輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)輸入的內(nèi)容進(jìn)行對(duì)應(yīng)規(guī)則處理，具體是對(duì)輸入的文本進(jìn)行語(yǔ)義分析，識(shí)別出違反對(duì)應(yīng)規(guī)則的內(nèi)容，并對(duì)違規(guī)內(nèi)容進(jìn)行修改或刪除，最后輸出符合規(guī)則要求的文本。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種大語(yǔ)言模型問(wèn)答規(guī)則封裝方法，其特征在于，所述輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用多層感知機(jī)結(jié)構(gòu)，用于文本分類和內(nèi)容修改，輸入是待處理的文本向量，輸出是修改后的文本向量及其對(duì)應(yīng)的規(guī)則符合度得分。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種大語(yǔ)言模型問(wèn)答規(guī)則封裝方法，其特征在于，所述輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的構(gòu)建步驟具體包括收集大量符合和違反特定規(guī)則的文本樣本、對(duì)樣本進(jìn)行預(yù)處理和標(biāo)注、將樣本轉(zhuǎn)化為向量形式、劃分訓(xùn)練集和驗(yàn)證集。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種大語(yǔ)言模型問(wèn)答規(guī)則封裝方法，其特征在于，所述輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練步驟，具體包括初始化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)、使用批量梯度下降法進(jìn)行前向傳播和反向傳播、計(jì)算損失函數(shù)并更新參數(shù)、在驗(yàn)證集上評(píng)估模型性能、重復(fù)以上步驟直至收斂或達(dá)到預(yù)設(shè)訓(xùn)練輪次。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種大語(yǔ)言模型問(wèn)答規(guī)則封裝方法，其特征在于，所述觸發(fā)詞組兩兩之間的相似度的計(jì)算步驟，具體是將每個(gè)觸發(fā)詞組轉(zhuǎn)化為詞向量、計(jì)算兩個(gè)觸發(fā)詞組之間的余弦相似度、對(duì)所有詞對(duì)的相似度取平均值作為最終的觸發(fā)詞組相似度。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種大語(yǔ)言模型問(wèn)答規(guī)則封裝方法，其特征在于，所述最低閾值，默認(rèn)為0.5。

9.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)中存儲(chǔ)有程序指令，所述程序指令在計(jì)算機(jī)中運(yùn)行時(shí)，用于執(zhí)行權(quán)利要求1-8任一項(xiàng)所述的一種大語(yǔ)言模型問(wèn)答規(guī)則封裝方法。

10.一種大語(yǔ)言模型問(wèn)答規(guī)則封裝系統(tǒng)，其特征在于，包含權(quán)利要求9所述的計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明提供了一種大語(yǔ)言模型問(wèn)答規(guī)則封裝方法、介質(zhì)及系統(tǒng)，屬于大語(yǔ)言模型技術(shù)領(lǐng)域，通過(guò)構(gòu)建多個(gè)輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),每個(gè)網(wǎng)絡(luò)對(duì)應(yīng)一種規(guī)則類型,并計(jì)算各規(guī)則之間的相似度,形成一個(gè)規(guī)則圖。接收問(wèn)題后,首先利用大語(yǔ)言模型給出初始回答,然后計(jì)算初始回答與各規(guī)則的關(guān)聯(lián)度,找出最相關(guān)的規(guī)則處理序列。將初始回答依次輸入到序列中的各輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò),進(jìn)行規(guī)則化處理,最終輸出經(jīng)過(guò)規(guī)則化的結(jié)果作為問(wèn)題的最終回答。這種方法結(jié)合了大語(yǔ)言模型的廣泛知識(shí)和小型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的專項(xiàng)規(guī)則處理能力,可以給出更加符合提問(wèn)者需求的回答。整個(gè)過(guò)程自動(dòng)化程度高,對(duì)提問(wèn)者透明,能解決現(xiàn)有技術(shù)中規(guī)則模塊與大語(yǔ)言模型之間的耦合度較高難以靈活地調(diào)整和擴(kuò)展的問(wèn)題。

技術(shù)研發(fā)人員：薛雁,王炳文,周慧磊,游恒飛
受保護(hù)的技術(shù)使用者：青島網(wǎng)信信息科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/19