一种基于生成式语言模型的书籍知识问答系统.pdf
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(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117421409A
(43)申请公布日2024.01.19
(21)申请号202311427485.8
(22)申请日2023.10.31
(71)申请人数传（上海）企业发展有限公司
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(43)申请公布日2024.01.19
(21)申请号202311471107.XG06F40/35(2020.01)
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基于生成式语言模型的文献智能分类系统研究.pptx
基于生成式语言模型的文献智能分类系统研究主讲人：
目录01研究背景与意义02生成式语言模型概述03文献智能分类系统设计04实验与结果分析05应用前景与挑战06结论与建议
01研究背景与意义
文献分类的重要性文献分类系统能够帮助研究者快速定位所需资料，节省大量时间。提高检索效率通过分类整理，文献系统有助于知识的系统化管理，便于长期保存和传承。促进知识管理文献分类为学术研究提供结构化的信息，支持跨学科研究和新知识的发现。支持学术研究文献分类有助于图书馆和研究机构合理分配资源，提高文献的使用率。优化资源配置
传统分类方法的局限人工分类效率低下传统人工分类耗时长，无法应对大数据量，效率远低于自动化系统
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2025基于大语言模型的新型电力系统生成式智能应用模式初探.docx
基于大语言模型的新型电力系统生成式智能应用模式初探
目录
TOC\o1-3\h\u247620 引言 3
240831 新型电力系统智能应用构建的技术挑战和关键难题 4
136472 新型电力系统生成式智能应用模式概念和框架 6
263563 生成式智能应用构建的共性技术方案 8
318484基于大语言模型的新型电力系统生成式智能应用模式实践 11
29625 结语 12
基于大语言模型的新型电力系统生成式智能应用模式初探
0 引言
当前，中国正加速建设新型电力系统，不断提升系统安全稳定、经济运行和优质服务水平。按照
《“十四五”智能制造发展
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基于大语言模型的Linux课程问答系统.pptx
基于大语言模型的Linux课程问答系统
主讲人：
目录
01
系统概述
02
技术架构
03
系统功能特点
04
用户交互设计
05
系统维护与升级
06
案例与效果评估
系统概述
01
系统设计目标
提供个性化学习路径
实现高效问答
系统旨在通过大语言模型快速准确地回答学生关于Linux课程的各类问题。
根据学生的学习进度和理解程度，系统设计目标之一是提供定制化的学习建议和资源。
确保信息的准确性
系统将确保提供的所有Linux相关知识和解答都经过严格审核，保证信息的准确无误。
主要功能介绍
系统能够理解并回答学生关于Linux命令、脚本编写等各类问题，提供即时反馈。
智能问答
01
学生可
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基于问答系统的煤矿安全知识答案生成模型研究.docx
基于问答系统的煤矿安全知识答案生成模型研究
目录
基于问答系统的煤矿安全知识答案生成模型研究（1）．．．．．．．．．．．．3
内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.3研究目标与内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.4研究方法和框架．．．．．．．．．．．．．．
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一种生成式问答的评价方法.pdf
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112818106 A
(43)申请公布日 2021.05.18
(21)申请号 202110184397.4 G06N 3/08 (2006.01)
(22)申请日 20
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na大语言模型生成式ai.pdf
dna大语言模型生成式ai
DNA大语言模型是一种生成式AI模型，它基于自然语言处理和深度
学习技术，可以生成连贯、有逻辑的文本。本文将介绍DNA大语言
模型的原理、应用和发展前景。
DNA大语言模型是基于深度学习技术的一种人工智能模型，它的核
心是使用神经网络模拟人脑的工作机制，通过学习大量的语言数据，
生成具有语法结构和语义连贯性的文本。DNA大语言模型的训练过
程主要包括两个阶段：预训练和微调。预训练阶段通过海量的无监
督学习数据进行训练，学习到语言的基本规律和语义关系。微调阶
段则利用有标注的语料数据进行有监督学习，进一步提升模型的生
成能力和语义理解能力。
DNA大语言模型的应用非常
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一种基于大规模预训练语言模型的数字人生成系统.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117808945A
(43)申请公布日2024.04.02
(21)申请号202410231475.5
(22)申请日2024.03.01
(71)申请人北京烽火万家科技有限公司
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基于生成式人工智能的开放教育问答系统设计.pdf
第56卷第6期智能物联技术Vol.56，No.6
2024年11月TechnologyofIoTAINov.，2024
系统设计
基于生成式人工智能的开放教育问答系统设计
吴頔，陆海峰，漆艺
（四川开放大学，成都610073）
摘要：设计一套生成式人工智能（GenerativeArtificialIntelligence，GAI）的智能问答系统，旨在提升开放教
育中的学习体验和效率。系统通过自然语言处理和机器学习技术，实现对学生问题的快速准确响应，支持学业管理
和个性化学习。阐述智能问答系统在促进自主学习、转变教学角色和支持个性化教育等方面的潜力，展望未来的技
术优化和应用拓展方向。
关键词：
-
基于大语言模型的智能问答系统研究综述.docx
基于大语言模型的智能问答系统研究综述
目录
内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.2研究内容与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.3文献综述范围与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
大语言模型概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
2.1大语言模型的定义与发展历程
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基于大语言模型的多模态事实增强问答系统.docx
基于大语言模型的多模态事实增强问答系统
一、引言
随着人工智能技术的快速发展，多模态技术、大语言模型和自然语言处理（NLP）技术在各行各业得到了广泛应用。尤其在问答系统领域，多模态事实增强问答系统已经逐渐成为新的研究热点。这种系统融合了多种模式的信息，如文本、图像、音频等，并通过大语言模型进行深度学习和处理，为用户提供更准确、更丰富的答案。本文将详细介绍基于大语言模型的多模态事实增强问答系统的设计与实现。
二、系统架构
基于大语言模型的多模态事实增强问答系统的架构主要包括数据预处理模块、多模态信息融合模块、大语言模型处理模块和问答输出模块。
1.数据预处理模块：该模块负责对输入的文本、图像、音
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一种基于大语言模型的测试用例自动生成装置.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117806980A
(43)申请公布日2024.04.02
(21)申请号202410232656.XG06N3/0442(2023.01)
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基于生成式大语言模型的古文自动断句和标点处理研究
目录
基于生成式大语言模型的古文自动断句和标点处理研究（1）．．．．．．3
内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.3研究目标与内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
生成式大语言模型概述．．．．．．．．．．．．．．
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基于生成式大语言模型的非遗文本嵌套命名实体识别研究.docx
基于生成式大语言模型的非遗文本嵌套命名实体识别研究
目录
内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.3研究内容与目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
相关工作综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
2.1传统命
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一种基于知识图谱的智能问答系统.pdf
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112989009 A
(43)申请公布日 2021.06.18
(21)申请号 202110437667.8
(22)申请日 2021.04.22
(71)申请人 苏州科嘉智能科技有限公司