一种基于大语言模型的化肥推荐解释生成方法

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一种基于大语言模型的化肥推荐解释生成方法
申请号:CN202510721054
申请日期:2025-05-30
公开号:CN120765333A
公开日期:2025-10-10
类型:发明专利
摘要
一种基于大语言模型的化肥推荐解释生成方法,包括步骤:获取用户对化肥商品的历史交互数据及评论文本,提取用户的显式偏好与隐式偏好;利用预训练语言模型编码商品文本信息与用户行为序列,构建商品嵌入与用户兴趣表示;将上述表示输入专家混合模型进行多模态特征对齐,生成协同语义嵌入;将该嵌入信息注入至大语言模型各层注意力机制中;采用多阶段生成策略依次生成摘要描述、需求对齐、细节补充与可行行动建议,输出结构化推荐解释文本;训练语言模型在训练过程中结合字符级负对数似然损失函数与低秩自适应微调方法进行优化。本发明提升了推荐解释的个性化、可读性与科学性,具备良好的部署效率与实际应用价值,适用于智慧农业推荐系统。
技术关键词
大语言模型 生成方法 化肥 文本 微调方法 兴趣 多模态特征 字符 偏好特征 语义 矩阵 预训练语言模型 注意力机制 表达式 多阶段 序列 数据