基于大模型语义对齐和判别的核动力文档搜索
徐浩然1
曹杰铭2
张瑾昀1
颜雄1
1.中国核动力研究设计院 四川成都 6102132.四川大学 四川成都 610065
摘要：针对核动力领域知识文档数量激增带来的查阅需求,传统搜索技术存在明显局限——字符串匹配难以适配专业术语的多样化表达,深度表征方法则受限于模型通用性与领域语义理解能力.为此,文章提出了一种基于大语言模型的核动力知识文档搜索技术,利用其世界知识储备与少样本学习能力,构建语义对齐与相关性判别的优化框架.首先,通过大语言模型的语义对齐算法,对用户查询、用户画像及核动力知识文档进行语义关联建模,缩小语义差距以提升建模精度;其次,采用大模型相关性计算算法优化传统深度学习模型的初步搜索结果,并结合少样本学习进一步提高相关性判别准确性.实验结果表明,该技术可显著提升核动力知识文档的检索效率与准确性,为核动力领域相关工作提供有效支撑.
关键词：大语言模型文档搜索核动力语义建模
资助基金：面向复杂异构数据的会话式问答系统研究(62272330)
论文发表日期：2025-09-25
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 27-31 )