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龙图腾网获悉四川农业大学申请的专利一种基于农业大模型训练与RAG增强问答方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120705282B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511188422.0，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种基于农业大模型训练与RAG增强问答方法是由段旭良;朱云杉;杨朔贤;游镇嘉;刘凌琪设计研发完成，并于2025-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于农业大模型训练与RAG增强问答方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于农业大模型训练与RAG增强问答方法，属于农业大数据领域，方法包括：采集农业数据，并构建农业大模型训练数据集；构建Transformer的输入嵌入和Transformer编码器来训练基于Transformer架构的大模型；用户输入问题文本后，大模型依次执行动态词嵌入消歧、地域术语替换、实体感知位置编码，生成输入序列的增强表示，然后，Transformer编码器提取深层语义特征，分类任务直接输出预测标签，生成任务则通过解码器逐词生成答案；结合检索增强生成机制进行RAG增强问答。本发明动态词嵌入机制有效解决了农业术语在不同上下文和地域间的多义性问题，显著提升了农业语义理解的准确性。

本发明授权一种基于农业大模型训练与RAG增强问答方法在权利要求书中公布了：1.一种基于农业大模型训练与RAG增强问答方法，其特征在于：所述方法包括： 步骤一、采集农业数据，并构建农业大模型训练数据集； 步骤二、依次通过农业术语多义性消歧与动态词嵌入初始化、地域性语言模式增强编码、农业实体感知位置编码来形成Transformer的输入嵌入，以及构建Transformer编码器来训练基于Transformer架构的大模型； 步骤三、用户输入问题文本后，大模型依次执行动态词嵌入消歧、地域术语替换、实体感知位置编码，生成输入序列的增强表示，然后，Transformer编码器提取深层语义特征，分类任务直接输出预测标签，生成任务则通过解码器逐词生成答案； 步骤四、结合检索增强生成机制进行RAG增强问答； 所述农业术语多义性消歧与动态词嵌入初始化具体包括以下内容： A1、构建农业本体图谱：构建农业实体集合为，设定实体间语义关系集合为，则农业本体图谱为，其中，表示农业实体总数，表示第个农业实体，表示第1个农业实体，表示第2个农业实体，表示第个农业实体； A2、上下文感知消歧：通过双向LSTM编码目标词的局部上下文窗口词语序列，生成上下文向量，计算目标词与农业本体图谱中各实体的预训练向量之间的余弦相似度，经过相似度区分度控制系数调整后，通过自然指数函数归一化，得到目标词与各实体的语义相似度得分； A3、动态词嵌入生成：基于目标词的基础词向量与各实体向量的语义相似度得分，加权求和得到实体向量融合结果，通过Sigmoid函数计算基础词向量的融合权重，将基础词向量与实体向量融合结果按权重相加，生成上下文感知的动态词嵌入向量。

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