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專利類型：

發(fā)明授權

申請(專利)號：

CN202411665536.5

申請日：

2024-11-20

授權公告號：

CN119558597B

授權公告日：

2025-08-29

申請人：

北京科技大學

地址：

100083 北京市海淀區(qū)學院路30號

發(fā)明人：

劉艷; 孫夢磊; 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：

計算機軟件及計算機應用

主分類號：

G06Q10/0631

分類號：

G06Q10/0631;G06Q50/04

國省代碼：

11

頁數(shù)：

21

代理機構：

北京市廣友專利事務所有限責任公司

代理人：

張微;張仲波

主權項：

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、任務需求輸入模塊、大模型語義理解模塊、子模型調度模塊、執(zhí)行與結果分析模塊；所述方法包括：S1、所述用戶端輸入鋼鐵工業(yè)生產(chǎn)的任務需求；所述任務需求輸入模塊接收所述任務需求,通過對所述任務需求進行標準化處理,獲得標準化的文本數(shù)據(jù)；其中,所述S1的通過對所述任務需求進行標準化處理,獲得標準化的文本數(shù)據(jù),包括：S11、對輸入的任務需求進行格式化處理,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預訓練模型的分詞器對格式化后的文本數(shù)據(jù)進行分詞處理,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,對分詞后的文本序列進行去停用詞處理,獲得去停用詞后的文本；S14、采用BERT-based依存分析模型,對去停用詞后的文本進行依存關系分析,獲得文本數(shù)據(jù)中詞與詞之間的語法關系；S15、根據(jù)去停用詞后的文本以及文本數(shù)據(jù)中詞與詞之間的語法關系,采用GPT預訓練模型進行特征編碼,獲得編碼向量；S2、所述任務需求輸入模塊將所述標準化的文本數(shù)據(jù)上傳至所述大模型語義理解模塊中,通過所述大模型語義理解模塊進行處理,獲得任務目標、任務模型需求以及任務模型的參數(shù)；其中,所述S2的通過所述大模型語義理解模塊進行處理,獲得任務目標、任務模型需求以及任務模型的參數(shù),包括：S21、將編碼向量輸入意圖分類網(wǎng)絡中,生成任務類型標簽；S22、根據(jù)任務類型標簽,生成任務標簽信息；S23、根據(jù)編碼向量以及任務標簽信息,采用信息抽取函數(shù)將用戶端輸入的任務需求的內容轉換為結構化數(shù)據(jù)；將結構化數(shù)據(jù)進行分解,生成多個子任務目標；S24、根據(jù)結構化數(shù)據(jù)以及多個子任務目標,采用模型選擇函數(shù),確定每個子任務的任務模型以及每個子任務模型的參數(shù)；S3、所述任務需求輸入模塊將所述任務目標、任務模型需求以及任務模型的參數(shù)上傳至所述子模型調度模塊中,通過所述子模型調度模塊進行動態(tài)調度,確定子模型；根據(jù)所述任務目標,子模型執(zhí)行任務,獲得子模型的執(zhí)行結果；S4、所述子模型調度模塊將所述子模型的執(zhí)行結果上傳至所述執(zhí)行與結果分析模塊中,通過所述執(zhí)行與結果分析模塊進行處理,輸出符合所述用戶端輸入鋼鐵工業(yè)生產(chǎn)的任務需求的綜合分析結果。

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,涉及人工智能技術領域。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、任務需求輸入模塊、大模型語義理解模塊、子模型調度模塊、執(zhí)行與結果分析模塊實現(xiàn),該方法包括：用戶端輸入鋼鐵工業(yè)生產(chǎn)的任務需求；任務需求輸入模塊通過對任務需求進行標準化處理,獲得標準化的文本數(shù)據(jù)；大模型語義理解模塊對文本數(shù)據(jù)進行處理,獲得任務目標、任務模型需求以及任務模型的參數(shù)；通過子模型調度模塊進行動態(tài)調度,確定子模型；子模型執(zhí)行任務,獲得子模型的執(zhí)行結果；執(zhí)行與結果分析模塊對執(zhí)行結果進行處理,輸出符合任務需求的綜合分析結果。采用本發(fā)明可提升任務處理效率。