摘要
本发明提出了一种基于领域微调大语言模型的图像视频检索方法,包括:对预训练模型进行微调得到微调预训练模型,用于意图分类和提取关键词;通过蒙特卡洛树搜索结合隐马尔可夫HMM模型,动态迭代筛选最优提示模板;对关键词列表进行噪声过滤,并通过条件随机场模型预测过滤后关键词的类别标签,得到关键词增强集;并与用户意图结合生成查询条件,获得候选资源集;根据用户查询文本和候选资源集相似度,并结合最优提示模板获取用户查询与候选资源的最高匹配分值的资源路径,得到检索到的图像或视频,能够有效解决通用模型在处理专有名词和专业术语时可能出现的识别偏差,并提高了检索准确率和响应速度,从而提升了检索的准确性和专业适应性。