一种结合模型微调和知识图谱的质量鉴证方法

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一种结合模型微调和知识图谱的质量鉴证方法
申请号:CN202510995602
申请日期:2025-07-18
公开号:CN120851207A
公开日期:2025-10-28
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种结合模型微调和知识图谱的质量鉴证方法,属于自然语言处理技术领域,针对现有基于预训练语言模型的质量鉴证方法存在模型性能不足的问题,首先构建GLM模型,并采用低秩适应方法对GLM模型进行参数微调,减少了模型微调过程中的计算资源需求,提高了模型调优的效率。同时本发明采用知识图谱的集成,一方面增强了模型对长文本和句子级别的理解和生成能力,另一方面将质量鉴证专业领域的知识有效地集成到模型的学习过程中,使模型不仅能够从大规模通用文本中学习到的一般知识,而且还能够利用注入的质量鉴证领域知识来更好地完成专业任务,通过模型的优化和实现,提高了模型在质量鉴证领域的应用效果。
技术关键词
鉴证方法 文本 图谱 编码策略 规范化技术 预训练语言模型 线性 矩阵 专业 编码器 词语 指标 纠正错误 框架 标记 注意力机制 数据 参数 基线