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文档简介
本披露公开了一种用于验证显性知识的方性知识中的前提字段进行模型知识库的数据定2根据所述显性知识的前提字段及其字段值,从模型知识库中查找将所述文本表达形式的显性知识转化成形式化表达的显性知识,计算所述显性知识的结论字段的字段值与所述数据内容的相基于所述语义规则对所述元素进行形式化描述,以构建出所述语言模型的模型知识34直到得到最终的解决方案。思维链技术提供了一种结构化的方式来引导模型的推理过程,验证性指的是构建的显性知识需要验证其正确性和一致性,这是确保模型可靠性的关键。5[0013]在一些实施例中,其中在从模型知识库中查找出反映隐[0019]通过参考附图阅读下文的详细描述,本披露示例性实施方式的上述以及其他目[0024]图5示出了本披露一些实施例的用于显性知识和隐性知识的匹配方法的示例性流6露中的实施例,本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,提字段进行模型知识库的数据定位,以高效查找到能够反映出相应的隐性知识的数据内7一个示例来说明显性知识与隐性知识的区别。显性知识是指以人类可读的形式表示的知间段内的居民的餐饮消费支出数据以及餐饮公司的营业收入数披露的一些实施例可以通过人工分析模型知识库中的数据内容,从而人工构建出显性知[0047]鉴于在模型数据库中该显性知识对应的隐形知识可以为某一时间段内的居民的8映隐性知识的数据内容。需要说明的是,本实施例中的步骤S202与前文实施例中的步骤[0055]然而,这类异常数据或是数据偏差并不会对知识的可靠性和准确性造成严重影9[0061]图3示出了本披露又一些实施例的显性知识验证方法300的示例性流程图,如图3[0064]GetEventChange(event=demand[0065]IndustryHasCompany(industry=food,Compa[0067]GetCompanylndex(Company=Acompany,companylndex=businesslncome)==映隐性知识的数据内容。需要说明的是,本实施例中的步骤S303与前文实施例中的步骤[0075]进一步地,本领域技术人员可以理解在通过图3所示方法或其他方法划分出显性[0076]示例性地,图4示出了本披露一些实施例的显性知识验证方法400的示例性流程[0077]进一步地,前文结合图3所示的显性知识的表达形式转换方式同样适用于本实施[0081]进一步地,前文实施例中使用相似度来表征匹配程度的方式同样适用于本实施[0085]图5示出了本披露一些实施例的用于显性知识和隐性知识的匹配方法500的示例[0089]需要进一步说明的是,上文结合图5所做的描述同样适用于前文任一个实施例所建立显性知识的前提字段与模型知识库之间的关联关系,以满足执行数据定位操作的需性知识为例,其中诸如IndustryHasCompany和company的特定术语可以预先与模型知识库实施例所示方法来完成显性知识的验证之前,还可以利用下文结合图7所描述的方法构建[0096]图7示出了本披露一些实施例的显性知识验证方法700的示例性流程图,如图7所[0097]语义规则(semanticrule)反映了某个语言的使用者赋予一个特定的语言学符号述电子设备实现如前文结合图1至图7所述的电子设备800仅示出了与本披露实施例有关的组成元素,而省略那些对于实施本披露实施术人员可以清楚地理解本披露的电子设备800还可以包括与图8中所示的组成元素不同的(ApplicationProcessor,AP)、人工智能处理器芯片(IntelligentProcessingUnit,810可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(Application820可存储处理器810已处理或要处理的数据集。此外,存储器820可以存储要由电子设备以包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM[0109]综上,本说明书实施方式提供的电子设备800的存储器820和处理器810实现的具算机指令代码),当所述计算机程序指令(或计算
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