CN118627628B 一种融合多模态知识图谱的大语言模型知识问答方法及系统 （山东浪潮科学研究院有限公司）_第1页
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一种融合多模态知识图谱的大语言模型知本发明提出一种融合多模态知识图谱的大2用嵌入层将其转化为稠密向量；这一转化机制实质上是对每个ID的one_hot编码与嵌入矩获取用户问题，对用户问题进行分析获得用户意图，基于用将三元组信息作为查询向量的核心，根据查询向量在多模态知识图谱中进行匹配搜将多模态资源与相关文本片段进行关联分析和逻辑梳理，获得答案中的每一个知识三元组都有可靠的来源3视频信息抽取子模块用于对视频每一帧进行图像信息抽取，捕捉动态变化中的关键信息；专业问题答案获取模块，被配置为：将用户优化问题三元组信息获取模块，被配置为：将专业问题答案送入信息抽8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，计中，在程序运行时控制计算机可读存储介质所在设备执行权利要求1_6中任意一项所述的49.一种电子设备，其特征在于，包括用于存1_6中任意一项所述的融合多模态知识图谱的大5[0002]在自然语言处理领域，大型语言模型凭借其强大的文本理解和生成能力备受瞩[0003]随着多模态数据的丰富和技术的进步，多模态数据处理[0004]开发融合多模态知识图谱的大型语言模型问答系统对于提升问答性能至关重要，制造业及供应链管理等高精度需求领域具有广泛应用前景，能有效提升信息处理准确性，[0006]第一方面，本发明提供了一种融合多模态知识图谱的大6[0021]第二方面，本发明提供了一种融合多模态知识图谱的大7执行第一方面所述的融合多模态知识图谱的大语言8解决现有技术中大语言模型在知识问答中缺乏可靠性、解释性和跨模态理解能力的问题。9的关联分析和逻辑梳理。整合后的信息被重新输入到在S13阶段经过专业领域微调的专属betweenRAG,LLMandMMKG该框架集成了RAG、LLM和多模态知识图谱（Multi_modal导LLM从其内在知识中提取信息，以补全缺失的知识三元组。当知识图不能支持问答过程解和回答复杂问题的能力，对于推动人工智能领域的发展具有重要的实践意义和应用价[0111]影像数据检索：从影像数据库中检索已标记为肺炎的X光片样本，用于对比和分执行实施例1所述的融合多模态知识图谱的大语言内的数据，以执行电子设备的各种功能和/或处理数据。所述处理器可以由集成电路[0142]当存储器中的执行指令由处理器执行时，使得电子设备能够执行实施例

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