CN119089931B 一种多层语义理解大模型智能体构造及应用方法 （上海熵智信息科技有限公司）_第1页
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一种多层语义理解大模型智能体构造及应本发明公开了一种多层语义理解大模型智2S3、从识别出的意图数据和提取的深层语义特返回给用户；其中，Sim(x,y)表示两个实体x和y之间的语义相似度，αi表示第i个特征的权重，cos(v,)表示第i个特征向量的余弦相似度；其中，Match(O1,O2)表示本体O1和本体O2之间的匹配度，C表示本体中的概念集合，32.根据权利要求1所述的一种多层语义理解大模型智能体构造及应用方法，其特征在3.根据权利要求1所述的一种多层语义理解大模型智能体构造及应用方法，其特征在4.根据权利要求1所述的一种多层语义理解大模型智能体构造及应用方法，其特征在j)]表示实体向量的连接操作；4i)为模型在样本zi上5.根据权利要求1所述的一种多层语义理解大模型智能体构造及应用方法，其特征在6.根据权利要求1所述的一种多层语义理解大模型智能体构造及应用方法，其特征在hcontext＝fQwen(inpu文生成算法利用动态注意力机制和递归神经网络5final表示最终生成的连贯且有逻辑的输出，αi表示自适应上下文生成算法中的6将来自不同模态的特征直接拼接在一起。这种方法忽略了不同模态之间的深层次交互信78语义信息，所述混合神经符号推理网络结合了神经网络的表示能力和符号逻辑的推理能j)]表示实体向量的连接操作；9cos(v,y)表示第i个特征向量的余弦相似度；形成统一的结构化知识表示，并将生成的统一结构化知识表示作为最终的结构化知识表应上下文生成算法利用动态注意力机制和递归神经网络的结合不同数据分布和任务需求动态调整模型的超参数配置，显著增强了模型的灵活性和适应用上下文信息和对话历史生成个性化且上下文相关的回答。通过自适应上下文生成算法，语义信息，所述混合神经符号推理网络结合了神经网络的表示能力和符号逻辑的推理能j)]表示实体向量的连接操作；表示第i个特征向量的余弦相似度；形成统一的结构化知识表示，并将生成的统一结构化知识表示作为最终的结构化知识表应上下文生成算法利用动态注意力机制和递归神经网络的结合[0163]当用户确定了具体的医疗机构名称后，系统从知识图谱中获得该机构的详细信[0165]在一个大型医院信息系统的试点应用中，系统能够在平均不到2秒的时间内完成为未来的智能系统提供了更为高效和准确的解决方案。

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