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公开(公告)号:CN119670760A
公开(公告)日:2025-03-21
申请号:CN202510174481.6
申请日:2025-02-18
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东山科智能科技有限公司 , 山东正中信息技术股份有限公司
IPC: G06F40/30 , G06F40/253 , G06F40/194 , G06F40/211
Abstract: 本发明属于自然语言处理技术领域。提供了一种基于零资源框架的细粒度大模型幻觉处理方法及系统,通过大语言模型进行预处理后的文本的多维异常检测,得到多维异常检测结果;根据多维异常检测结果进行异常修正优先级排序;根据句法分析结果以及生成的句法依赖树,动态调整上下文窗口范围;结合调整后的上下文窗口范围,根据异常修正优先级排序结果,进行高风险词汇和句子的优先修正;评估修正后的内容,符合终止条件时得到修正后的最终文本。本发明实现了对检测内容的过度置信、细微语义和语法偏差幻觉检测,提高了大语言模型的幻觉检测处理能力,特别是对于细粒度幻觉问题的检测处理能力。
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公开(公告)号:CN119599137A
公开(公告)日:2025-03-11
申请号:CN202510151883.4
申请日:2025-02-12
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东正中信息技术股份有限公司 , 山东山科智能科技有限公司
IPC: G06N5/04 , G06N5/022 , G06F40/226 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及知识问答技术领域,涉及大语言模型输出幻觉的检测修复方法及系统,包括:将回答内容划分为若干个句子,对每个句子计算其置信度,判断每个句子的置信度是否超过设定阈值,对置信度低于设定阈值的句子进行事实提取,得到每个句子的三元组数据;基于每个句子的三元组数据生成每个句子的子图A;基于每个句子三元组数据中的主语,从本地知识图谱中提取子图B;计算子图A与子图B之间的相似度,如果所述相似度小于设定阈值,则根据子图B对子图A进行修复,得到修复后的子图A;根据修复后的子图A所对应的三元组数据,得到修复后的句子;将置信度低于设定阈值的句子全部修复完毕后,得到最终的回答内容。提高模型输出的准确性和可靠性。
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公开(公告)号:CN119557409B
公开(公告)日:2025-05-09
申请号:CN202510121723.5
申请日:2025-01-26
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东山科智能科技有限公司 , 山东浪潮智慧医疗科技有限公司 , 山东健康医疗大数据有限公司
IPC: G06F16/3329
Abstract: 本发明涉及知识问答技术领域,涉及基于多模块协同优化的智能问答方法及系统,方法包括:将待回答的问题,输入到知识问答模型中,知识问答模型输出知识问答结果;模型中的知识范围判断模块判断依靠自身知识能否解决问题,如果不能就进入动态检索模块;动态检索模块根据待回答问题对记忆知识库的内容进行相似性检索,如果检索结果不符合要求,则进入多层次问题改写模块;多层次问题改写模块对待回答的问题进行改写,将改写的问题输入知识筛选模块;知识筛选模块根据改写的问题,输出筛选出的文档,自反思优化模块根据文档和问题生成初步答案,并判断初步答案的是否合理,如果不合理就进行自反思优化,为智能问答技术的发展提供了新的解决方案。
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公开(公告)号:CN114896403B
公开(公告)日:2025-04-18
申请号:CN202210565193.X
申请日:2022-05-23
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东山科智能科技有限公司
IPC: G06F16/353 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06F18/214 , G06F18/2415 , G06F18/2431 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域,公开了基于门控机制的企业二级行业分类方法及系统,包括:获取待分类的企业信息;将待分类的企业信息,输入到训练后的企业二级行业分类模型中,输出企业二级行业分类结果;其中,训练后的企业二级行业分类模型,其工作原理是:获取待分类企业信息的单词特征向量,再从单词特征向量中提取企业信息的上下文向量;然后,将单词特征向量与上下文向量进行拼接;对拼接后的向量分别提取上下文特征和局部显著特征;对提取的两种特征进行加权融合,将融合后的特征进行分类,得到最终分类结果。本发明减少了传统二级行业分类中的人力开支,缩短了企业行业分类的系统执行时间,且分类结果准确、系统安全。
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公开(公告)号:CN118840346A
公开(公告)日:2024-10-25
申请号:CN202410952558.3
申请日:2024-07-16
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东山科智能科技有限公司
Abstract: 本发明公开了基于图像去噪的钢材表面缺陷检测方法及系统,方法包括:获取待识别钢材表面图像;将待识别钢材表面图像,输入到训练后的钢材表面缺陷检测模型中,得到钢材表面缺陷检测结果;其中,训练后的钢材表面缺陷检测模型,将钢材表面图像进行特征提取,再经过特征融合,最终输出不同尺度的检测图;所述训练后的钢材表面缺陷检测模型,训练过程中所使用的损失函数是ASI‑IoU损失函数;动态调整边界框,并考虑边界框本身的形状和尺寸;所述训练后的钢材表面缺陷检测模型,还使用内容引导残差注意力模块CGRAB实现特征的融合。
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公开(公告)号:CN118585125A
公开(公告)日:2024-09-03
申请号:CN202410562782.1
申请日:2024-05-08
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东山科智能科技有限公司
Abstract: 本发明公开了区块链数据存储方法及系统,其中方法,包括:将每个区块链节点视为一个单独的群组,每个区块链节点构成一个初始群组;对每个区块链节点,将其移动到模块度增益最大的相邻群组中;判断任意两个群组是否是相邻群组,如果是相邻群组,则将相邻群组的区块链节点合并为一个群组,构成一个新的群组;重复合并群组,直至模块度增益不再增加,或者,达到设定迭代次数后,停止重复,得到划分后的若干个群组,每个群组包括若干个区块链节点。
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公开(公告)号:CN117152835A
公开(公告)日:2023-12-01
申请号:CN202311064394.2
申请日:2023-08-22
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东山科智能科技有限公司
IPC: G06V40/20 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/44 , G06V10/86
Abstract: 本发明公开了校园危险行为检测方法、系统、设备及存储介质,其中方法包括:获取待检测的图像;将待检测的图像,输入到训练后的校园危险行为检测模型中,输出校园危险行为检测结果;其中,训练后的校园危险行为检测模型采用改进的yolov7来实现,改进的yolov7是将原始yolov7的head模块的cat单元,替换为注意力机制单元CM;训练后的校园危险行为检测模型,训练过程中所采用的损失函数为DRIoU。在校园场景下精确的捕获和识别校园危险行为和动作,在面对不同尺度的目标时能确保检测精度,在实时检测的前提下优化了对遮挡目标和密集目标的检测精度。相较于人工监控的方法检测效率更高,发现也更及时。
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公开(公告)号:CN116610800A
公开(公告)日:2023-08-18
申请号:CN202310560641.1
申请日:2023-05-16
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东山科智能科技有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F16/33 , G06F40/30 , G06F40/211 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于语境引导注意力的方面级情感分类方法,获取待分类的句子和句子对应的方面词;对获取数据分别进行词嵌入表示的提取,得到句子和方面词的词嵌入表示;对两种词嵌入表示分别进行向量提取,得到两种词嵌入隐藏状态向量;构建语义图卷积网络;构建句法图卷积网络;将两种词嵌入隐藏状态向量,输入到语义图卷积网络中,输出语义表示;将两种词嵌入隐藏状态向量,输入到句法图卷积网络中,输出句法表示;将两种表示进行聚合操作,得到两方面节点隐藏状态向量;分别对两方面节点隐藏状态向量进行平均池化操作,然后对平均池化操作的两个结果进行级联操作得到最终特征;对最终特征给出情感概率分布,进而得到情感分类标签。
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公开(公告)号:CN119557409A
公开(公告)日:2025-03-04
申请号:CN202510121723.5
申请日:2025-01-26
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东山科智能科技有限公司 , 山东浪潮智慧医疗科技有限公司 , 山东健康医疗大数据有限公司
IPC: G06F16/3329
Abstract: 本发明涉及知识问答技术领域,涉及基于多模块协同优化的智能问答方法及系统,方法包括:将待回答的问题,输入到知识问答模型中,知识问答模型输出知识问答结果;模型中的知识范围判断模块判断依靠自身知识能否解决问题,如果不能就进入动态检索模块;动态检索模块根据待回答问题对记忆知识库的内容进行相似性检索,如果检索结果不符合要求,则进入多层次问题改写模块;多层次问题改写模块对待回答的问题进行改写,将改写的问题输入知识筛选模块;知识筛选模块根据改写的问题,输出筛选出的文档,自反思优化模块根据文档和问题生成初步答案,并判断初步答案的是否合理,如果不合理就进行自反思优化,为智能问答技术的发展提供了新的解决方案。
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公开(公告)号:CN118503425A
公开(公告)日:2024-08-16
申请号:CN202410664829.5
申请日:2024-05-27
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东山科智能科技有限公司
IPC: G06F16/35 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于轻量化图卷积网络的层次文本分类方法及系统,获取待分类的新闻正文文本数据,和新闻正文文本数据对应的带有层次结构的标签;将获取的数据,输入到训练后的文本分类网络中,输出文本分类结果;训练后的文本分类网络,采用第一BERT编码器对待分类的新闻正文文本数据进行编码处理,得到正文文本特征表示;采用轻量化图卷积网络对带有层次结构的标签进行特征提取,得到标签文本表示;采用注意力机制层对正文文本表示和标签文本表示进行处理,得到标签感知正样本;采用第二BERT编码器,对标签感知正样本进行处理,得到标签感知正样本表示;采用分类器,对正文文本特征表示和标签感知正样本表示进行分类,得到文本分类结果。
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