-
公开(公告)号:CN117216204A
公开(公告)日:2023-12-12
申请号:CN202311062663.1
申请日:2023-08-23
Applicant: 华东师范大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/335 , G16H50/80 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开了一种基于时空一致性和上下文一致性的流调问答可信度评测方法,其特点是该方法包括:基于时空一致性的流调问答可信度评测和基于上下文一致性的流调问答可信度评测,所述基于时空一致性的流调问答可信度评测具体包括:时间和地点匹配和时空一致性的可信度的计算;所述基于上下文一致性的流调问答可信度评测在大型语言模型的基础上,采用指令微调技术进行对话内容上下文一致性的判断。本发明与现有技术相比具有从对话与手机信令时空一致性和对话内部上下文一致性等角度对收集到的流调对话进行可信度进行评测,从而在低可信度情况下适时干预流调问答,使流调对象尽可能提供真实可靠的信息,为后期追踪溯源提供高质、可信的数据支撑。
-
公开(公告)号:CN117574919B
公开(公告)日:2024-05-17
申请号:CN202311073614.8
申请日:2023-08-24
Applicant: 华东师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于大型语言模型指令微调的流调问答模板生成方法,其特点是该方法具体包括:设计流调问答指令数据格式、指令输入向量化表示、大模型微调和流调问题生成等步骤。本发明与现有技术相比具有方法简便,较好的解决了流调信息收集过程中依赖大量人力、问答模板单一、效率低等问题,快速提升流调问答效果,通过设计有效流调问答指令去激发大型语言模型强大的语言生成能力,通过LoRA技术对大模型进行微调,以最小的计算代价快速提升模型在流调问答模板生成任务中的适配能力,实用性强,具有良好的应用前景。
-
公开(公告)号:CN117574919A
公开(公告)日:2024-02-20
申请号:CN202311073614.8
申请日:2023-08-24
Applicant: 华东师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于大型语言模型指令微调的流调问答模板生成方法,其特点是该方法具体包括:设计流调问答指令数据格式、指令输入向量化表示、大模型微调和流调问题生成等步骤。本发明与现有技术相比具有方法简便,较好的解决了流调信息收集过程中依赖大量人力、问答模板单一、效率低等问题,快速提升流调问答效果,通过设计有效流调问答指令去激发大型语言模型强大的语言生成能力,通过LoRA技术对大模型进行微调,以最小的计算代价快速提升模型在流调问答模板生成任务中的适配能力,实用性强,具有良好的应用前景。
-
公开(公告)号:CN115455929A
公开(公告)日:2022-12-09
申请号:CN202211201626.X
申请日:2022-09-29
Applicant: 华东师范大学
IPC: G06F40/186 , G06F16/335 , G06F40/211 , G06F40/268 , G06F40/35 , G06N5/02 , G06F40/258 , G06F40/289
Abstract: 本发明公开了一种基于游戏方式获取视频方面级常识描述的系统构建方法,包括:a)构建完整的游戏流程;b)收集领域数据构建完整的视频库;c)构建完整的视频库题目内容;d)构建完整的游戏结果的评估算法和聚合机制。本发明以双人小组游戏的形式,隐式地将人们在观看视频的理解过程中所拥有的常识知识抽取出来。通过评估和聚合,筛选出高置信度的方面级常识知识,同时还可以根据不同方面设置不同的句子模版引导猜测者有效输入目标常识方面的描述,整个抽取过程隐藏于游戏的中间环节,而不是依靠人工标注来获取常识。为构建常识知识库提供了一种崭新有效的方法。
-
-
-