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一种基于自动构建提示工程的自然语言理解方法及系统
申请人信息
- 申请人:佛山科学技术学院
- 申请人地址:528011 广东省佛山市禅城区江湾一路18号
- 发明人: 佛山科学技术学院
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于自动构建提示工程的自然语言理解方法及系统 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410170010.3 |
| 申请日 | 2024/2/6 |
| 公告号 | CN117764054A |
| 公开日 | 2024/3/26 |
| IPC主分类号 | G06F40/20 |
| 权利人 | 佛山科学技术学院 |
| 发明人 | 叶展宏; 韩咏; 钟雨彤; 林锐蓝; 齐浩亮; 孔蕾蕾 |
| 地址 | 广东省佛山市南海区狮山镇仙溪水库西路佛山科学技术学院 |
摘要文本
一种基于自动构建提示工程的自然语言理解方法及系统，属于文本数据处理、字符处理领域，为解决软‑硬提示技术中存在的无法自动调整提示工程结构的问题而提出。使用提示工程纠正机制模型的数据执行训练得到自动构建提示工程的模型，使用提示工程纠正机制模型将自然语言理解任务数据集合的数据信息结合预设提示工程的信息去纠正预设的提示工程，通过自然语言理解任务数据集合和纠正后的提示工程相结合，以预训练语言模型作为自然语言理解模型完成理解任务得到自然语言理解任务的性能，实现使得提示工程能根据自然语言理解任务调整其内容且在形式结构上进行调整，使得提示工程能够更加适合当前的自然语言理解任务，提高自然语言理解任务的整体性能。
专利主权项内容
1.一种基于自动构建提示工程的自然语言理解方法，所述方法包括以下步骤：S100、划分数据集合得到训练集合、校验集合，将所述训练集合划分为自然语言理解数据集合和提示工程纠正机制数据集合；自然语言理解数据集合用于训练自然语言理解模型，提示工程纠正机制数据集合用于训练提示工程纠正机制模型；S200、设置提示工程纠正机制模型的执行训练次数和自然语言理解模型的训练次数；S300、设立经验池，使用强化学习的方法对提示工程纠正机制模型执行训练直至达到步骤S200设置的训练次数，得到训练后的提示工程纠正机制模型；S400、使用训练后的提示工程纠正机制模型，纠正提示工程并与自然语言理解数据集合结合后输入到自然语言理解模型执行训练，得到训练后的自然语言理解模型；S500、将S400中获得的训练后的自然语言理解模型在校验集合上计算的结果并只保存性能最佳的自然语言理解模型，且判断执行S400的次数是否满足阈值，否则跳转到S300。 （来 自 马 克 数 据 网）