公开(公告)号：CN117892715A

公开(公告)日：2024-04-16

申请号：CN202311701868.X

申请日：2023-12-12

申请人： 中国人民解放军63963部队

发明人： 白梅 ,  赵俊严 ,  李世民 ,  贾宇飞 ,  唐晓明 ,  罗朝璋 ,  娄锋 ,  朱锐 ,  张钰 ,  闫旭 ,  薛大兵

IPC分类号： G06F40/205 ,  G06F40/30 ,  G06F18/24 ,  G06F18/25 ,  G06F18/23 ,  G06F18/21 ,  G06N3/045

摘要： 一种基于人工智能的关键数据提取方法、系统及存储器，属于数据处理技术领域。所述方法包括：分别通过预训练语料、关键文本、专家提供的问题对人工智能语言模型进行训练得到已训练人工智能语言模型，将已训练人工智能语言模型提取出的多个关键问题用向量表示，并获取关键问题的语义信息，对多个关键问题进行聚类；将聚类结果分发至专家组的每个成员，由专家组的每个成员对聚类后的关键问题进行修正得到多个修正后的关键问题，并多个修正后的关键问题重新输入到已训练人工智能语言模型中，直至关键问题收敛，所有专家达成一致，输出收敛的关键问题，作为最终生成的关键问题。本发明能够智能生成关键问题，从而提高了专家汇总效率。

公开(公告)号：CN117688179A

公开(公告)日：2024-03-12

申请号：CN202311693690.9

申请日：2023-12-11

申请人： 中国人民解放军63963部队

发明人： 白梅 ,  赵俊严 ,  李世民 ,  贾宇飞 ,  唐晓明 ,  张茂林 ,  娄锋 ,  周长浩 ,  朱锐 ,  张钰 ,  闫旭 ,  薛大兵

IPC分类号： G06F16/35 ,  G06F16/33 ,  G06F40/30 ,  G06F40/237 ,  G06F18/23213 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

摘要： 一种基于注意力机制的关键问题生成方法、系统及存储介质，属于人工智能技术领域。所述方法包括通过初训练语言模型从预测掩模词中提取出的多个第一关键问题；对多个第一关键问题进行聚类，将聚类结果分发至专家组的每个成员，由专家组的每个成员对聚类后的关键问题进行增、删和改得到多个第二关键问题；将增、删和改后的多个第二关键问题作为训练语句；基于对训练语句中包含的固定词表未记录词进行随机掩码的第一掩码，生成所述训练语句的编码特征；基于所述编码特征生成预测掩模词；重复上述过程，直到达到模型精度得到最终关键问题。

公开(公告)号：CN117688178A

公开(公告)日：2024-03-12

申请号：CN202311693681.X

申请日：2023-12-11

申请人： 中国人民解放军63963部队

发明人： 白梅 ,  赵俊严 ,  贾宇飞 ,  李世民 ,  唐晓明 ,  张茂林 ,  娄锋 ,  朱锐 ,  张钰 ,  闫旭 ,  薛大兵

IPC分类号： G06F16/35 ,  G06F16/33 ,  G06F40/30 ,  G06F40/237 ,  G06F18/23213 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/048 ,  G06N3/096

摘要： 一种基于人工智能的关键问题融合方法、系统及存储介质，属于人工智能技术领域。所述方法包括通过初训练语言模型从预测掩模词中提取出的多个第一关键问题；对多个第一关键问题进行聚类，将聚类结果分发至专家组的每个成员，由专家组的每个成员对聚类后的关键问题进行修正得到多个第二关键问题；将修正后的多个第二关键问题作为训练语句；基于对训练语句中包含固定词表未记录词进行随机掩码的第一掩码，生成所述训练语句的编码特征；基于所述编码特征生成预测掩模词；重复上述步骤，直到达到第一关键问题收敛得到关键问题融合模型。本发明将各专家修改的关键问题作为训练语句对初训练模型进行训练，提高了汇总效率和准确性。