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面向鋼鐵工業(yè)的基于大模型的智能統(tǒng)籌分配方法

編輯:冶金材料設(shè)備網(wǎng)
發(fā)布時(shí)間:2025-09-05

專利類型:

發(fā)明授權(quán)

申請(qǐng)(專利)號(hào):

CN202411665536.5

申請(qǐng)日:

2024-11-20

授權(quán)公告號(hào):

CN119558597B

授權(quán)公告日:

2025-08-29

申請(qǐng)人:

北京科技大學(xué)

地址:

100083 北京市海淀區(qū)學(xué)院路30號(hào)

發(fā)明人:

劉艷; 孫夢(mèng)磊; 薛穎健; 林金輝; 白晨成; 鐘承華; 馮伊洋; 殷緒成

專輯:

信息科技

專題:

計(jì)算機(jī)軟件及計(jì)算機(jī)應(yīng)用

主分類號(hào):

G06Q10/0631

分類號(hào):

G06Q10/0631;G06Q50/04

國(guó)省代碼:

11

頁(yè)數(shù):

21

代理機(jī)構(gòu):

北京市廣友專利事務(wù)所有限責(zé)任公司

代理人:

張微;張仲波

主權(quán)項(xiàng):

1.一種面向鋼鐵工業(yè)的基于大模型的智能統(tǒng)籌分配方法,其特征在于,所述面向鋼鐵工業(yè)的基于大模型的智能統(tǒng)籌分配方法由面向鋼鐵工業(yè)的基于大模型的智能統(tǒng)籌系統(tǒng)實(shí)現(xiàn),所述面向鋼鐵工業(yè)的基于大模型的智能統(tǒng)籌系統(tǒng)包括:用戶端、任務(wù)需求輸入模塊、大模型語(yǔ)義理解模塊、子模型調(diào)度模塊、執(zhí)行與結(jié)果分析模塊;所述方法包括:S1、所述用戶端輸入鋼鐵工業(yè)生產(chǎn)的任務(wù)需求;所述任務(wù)需求輸入模塊接收所述任務(wù)需求,通過(guò)對(duì)所述任務(wù)需求進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,獲得標(biāo)準(zhǔn)化的文本數(shù)據(jù);其中,所述S1的通過(guò)對(duì)所述任務(wù)需求進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,獲得標(biāo)準(zhǔn)化的文本數(shù)據(jù),包括:S11、對(duì)輸入的任務(wù)需求進(jìn)行格式化處理,獲得格式化后的文本數(shù)據(jù);S12、根據(jù)格式化后的文本數(shù)據(jù),采用GPT預(yù)訓(xùn)練模型的分詞器對(duì)格式化后的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分詞處理,獲得分詞后的文本序列;S13、根據(jù)分詞后的文本序列,采用NLTK停用詞列表,對(duì)分詞后的文本序列進(jìn)行去停用詞處理,獲得去停用詞后的文本;S14、采用BERT-based依存分析模型,對(duì)去停用詞后的文本進(jìn)行依存關(guān)系分析,獲得文本數(shù)據(jù)中詞與詞之間的語(yǔ)法關(guān)系;S15、根據(jù)去停用詞后的文本以及文本數(shù)據(jù)中詞與詞之間的語(yǔ)法關(guān)系,采用GPT預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行特征編碼,獲得編碼向量;S2、所述任務(wù)需求輸入模塊將所述標(biāo)準(zhǔn)化的文本數(shù)據(jù)上傳至所述大模型語(yǔ)義理解模塊中,通過(guò)所述大模型語(yǔ)義理解模塊進(jìn)行處理,獲得任務(wù)目標(biāo)、任務(wù)模型需求以及任務(wù)模型的參數(shù);其中,所述S2的通過(guò)所述大模型語(yǔ)義理解模塊進(jìn)行處理,獲得任務(wù)目標(biāo)、任務(wù)模型需求以及任務(wù)模型的參數(shù),包括:S21、將編碼向量輸入意圖分類網(wǎng)絡(luò)中,生成任務(wù)類型標(biāo)簽;S22、根據(jù)任務(wù)類型標(biāo)簽,生成任務(wù)標(biāo)簽信息;S23、根據(jù)編碼向量以及任務(wù)標(biāo)簽信息,采用信息抽取函數(shù)將用戶端輸入的任務(wù)需求的內(nèi)容轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù);將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行分解,生成多個(gè)子任務(wù)目標(biāo);S24、根據(jù)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及多個(gè)子任務(wù)目標(biāo),采用模型選擇函數(shù),確定每個(gè)子任務(wù)的任務(wù)模型以及每個(gè)子任務(wù)模型的參數(shù);S3、所述任務(wù)需求輸入模塊將所述任務(wù)目標(biāo)、任務(wù)模型需求以及任務(wù)模型的參數(shù)上傳至所述子模型調(diào)度模塊中,通過(guò)所述子模型調(diào)度模塊進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)度,確定子模型;根據(jù)所述任務(wù)目標(biāo),子模型執(zhí)行任務(wù),獲得子模型的執(zhí)行結(jié)果;S4、所述子模型調(diào)度模塊將所述子模型的執(zhí)行結(jié)果上傳至所述執(zhí)行與結(jié)果分析模塊中,通過(guò)所述執(zhí)行與結(jié)果分析模塊進(jìn)行處理,輸出符合所述用戶端輸入鋼鐵工業(yè)生產(chǎn)的任務(wù)需求的綜合分析結(jié)果。

摘要:

本發(fā)明提供一種面向鋼鐵工業(yè)的基于大模型的智能統(tǒng)籌分配方法,涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域。所述一種面向鋼鐵工業(yè)的基于大模型的智能統(tǒng)籌分配方法由用戶端、任務(wù)需求輸入模塊、大模型語(yǔ)義理解模塊、子模型調(diào)度模塊、執(zhí)行與結(jié)果分析模塊實(shí)現(xiàn),該方法包括:用戶端輸入鋼鐵工業(yè)生產(chǎn)的任務(wù)需求;任務(wù)需求輸入模塊通過(guò)對(duì)任務(wù)需求進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,獲得標(biāo)準(zhǔn)化的文本數(shù)據(jù);大模型語(yǔ)義理解模塊對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,獲得任務(wù)目標(biāo)、任務(wù)模型需求以及任務(wù)模型的參數(shù);通過(guò)子模型調(diào)度模塊進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)度,確定子模型;子模型執(zhí)行任務(wù),獲得子模型的執(zhí)行結(jié)果;執(zhí)行與結(jié)果分析模塊對(duì)執(zhí)行結(jié)果進(jìn)行處理,輸出符合任務(wù)需求的綜合分析結(jié)果。采用本發(fā)明可提升任務(wù)處理效率。


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