公开(公告)号：CN117688186B

公开(公告)日：2024-09-10

申请号：CN202311511960.X

申请日：2023-11-14

Applicant: 中国科学院软件研究所

Inventor： 韩先培 ,  刘衍江 ,  管新岩 ,  林鸿宇 ,  陆垚杰 ,  何苯 ,  孙乐 ,  郑佳

IPC: G06F16/36 ,  G06F40/289 ,  G06F40/30

Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的大语言模型幻觉问题的自动修正方法和装置，其步骤包括：使用大语言模型抽取文本中需要校验的观点；利用少样本提示的方式提取待校验观点中的命名实体；从知识图谱中筛选与待校验观点相关的三元组；根据筛选得到的若干三元组对观点的正确性进行校验，并给出修改建议；结合所有观点的修改建议对文本中的错误表述进行修正。本发明能够利用大语言模型自动执行上述步骤，根据任意给定的知识图谱对大语言模型生成的文本进行修正。

公开(公告)号：CN119918513A

公开(公告)日：2025-05-02

申请号：CN202510003664.1

申请日：2025-01-02

Applicant: 中国科学院软件研究所

Inventor： 韩先培 ,  郑昊 ,  管新岩 ,  陆垚杰 ,  林鸿宇 ,  何苯 ,  郑佳 ,  孙乐

IPC: G06F40/166 ,  G06F18/231

Abstract: 本发明涉及自动化演示文稿生成的技术领域，具体为一种演示文稿生成方法。获取参考演示文稿和输入文档，所述参考演示文稿包括结构幻灯片和内容幻灯片；对所述参考演示文稿进行功能性聚类,得到一至多结构幻灯片组和一至多内容幻灯片组；分析所述结构幻灯片组和所述内容幻灯片组得到内容模式框架，所述内容模式框架包含内容区域、区域描述和填充要求；提取所述输入文档，得到待生成演示文稿的大纲；基于所述大纲和所述内容模式框架构建代码指令，进而生成新的演示文稿。本发明能够克服现有技术中视觉风格和内容一致性不足的缺陷，大幅提升演示文稿的整体美观性和专业感，使得生成的演示文稿在逻辑层次和视觉传达上更加连贯。

公开(公告)号：CN118485061A

公开(公告)日：2024-08-13

申请号：CN202410548511.0

申请日：2024-05-06

Applicant: 中国科学院软件研究所

Inventor： 韩先培 ,  陈暑 ,  管新岩 ,  陆垚杰 ,  林鸿宇 ,  孙乐

IPC: G06F40/221 ,  G06F40/211 ,  G06F40/284 ,  G06F16/33 ,  G06N3/088

Abstract: 本发明公开了指令数据自动标注方法、语言模型指令遵循增强方法及系统，属于自然语言处理技术领域。本发明从无监督纯文本语料中采样包含指令跟随监督信号的纯文本；使用人工标注的指令数据反向微调一预训练语言模型，微调完成后作为反向标注模型；利用反向标注模型对纯文本进行反向指令标注，得到反向标注指令数据；将部分纯文本及反向标注指令数据输入到闭源大语言模型进行数据改写，得到输出改写数据；使用输出改写数据微调一预训练语言模型，微调完成后作为输出改写模型；利用输出改写模型改写反向标注指令数据，得到自动标注的指令数据。本发明可以从无监督的文本语料中自动构建指令数据，以及增强预训练语言模型的指令遵循能力。

公开(公告)号：CN117688186A

公开(公告)日：2024-03-12

申请号：CN202311511960.X

申请日：2023-11-14

Applicant: 中国科学院软件研究所

Inventor： 韩先培 ,  刘衍江 ,  管新岩 ,  林鸿宇 ,  陆垚杰 ,  何苯 ,  孙乐 ,  郑佳

IPC: G06F16/36 ,  G06F40/289 ,  G06F40/30

Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的大语言模型幻觉问题的自动修正方法和装置，其步骤包括：使用大语言模型抽取文本中需要校验的观点；利用少样本提示的方式提取待校验观点中的命名实体；从知识图谱中筛选与待校验观点相关的三元组；根据筛选得到的若干三元组对观点的正确性进行校验，并给出修改建议；结合所有观点的修改建议对文本中的错误表述进行修正。本发明能够利用大语言模型自动执行上述步骤，根据任意给定的知识图谱对大语言模型生成的文本进行修正。

公开(公告)号：CN116340465A

公开(公告)日：2023-06-27

申请号：CN202310391444.1

申请日：2023-04-13

Applicant: 中国科学院软件研究所

Inventor： 韩先培 ,  林鸿宇 ,  徐若曦 ,  管新岩 ,  孙乐

IPC: G06F16/33 ,  G06F16/35 ,  G06F18/241

Abstract: 本发明公开了一种面向文档理解模型的性能评价方法，其步骤包括：1)构建性能评价基准；2)根据基准对文档数据进行处理，得到用于测试不同性能的数据集；3)实现以待测试的文档理解模型为主干的文本分类模型，在文档分类数据集上训练并测试，得到模型的文档分类能力值；4)实现以文档理解模型为主干的序列标注模型，在文档结构分析数据集上训练并测试，得到模型的文档结构分析能力值；5)实现以文档理解模型为主干的问答模型，在文档信息提取数据集上训练并测试，得到模型的文档信息提取能力值；6)实现以文档理解模型为主干的生成模型，在文档转写数据集上训练并测试，得到模型的文档转写能力值；7)根据上述所得结果获得模型的评估结果。