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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种大语言模型隐含语义识别能力的评估方法和装置，包括：构建评论文本隐含语义的测试数据集，其包含评论文本和多个维度上的标注标签；利用大语言模型预测得到测试数据集中评论文本的隐含语义、隐含意图和是否逻辑自洽；通过语义编码器对预测结果与标注标签进行语义编码后基于编码结果来评估模型在识别语义理解能力；采用了Cohen'sKappa统计分析算法对比模型的隐含意图预测结果与标注标签并评估模型在隐含意图识别能力；利用F1‑Score计算方法评估模型在逻辑自洽上的识别能力；综合三种能力得到模型的综合性隐含语义识别能力，能能促进评论文本分析领域的应用和发展。
主权项：1.一种大语言模型隐含语义识别能力的评估方法，其特征在于，包括以下步骤：构建包括评论文本及其对应三类标注标签的测试数据集，其中标注标签包括评论文本的隐含语义标签和隐含意图标签、以及评论文本在隐含语义中是否逻辑自洽的逻辑自洽标签；设计用于测试大语言模型的提示词，其中提示词包含与三类标注标签对应的三类任务预测指令、以及模型输出格式；从测试数据集中提取每个评论文本与提示词组合后输入至被测试大语言模型得到三类任务的隐含语义预测结果、隐含意图预测结果、以及逻辑自洽预测结果；利用语义编码器对隐含语义预测结果和隐含语义标签进行编码后，基于编码结果评估被测试大语言模型的语义理解能力；采用Cohen'sKappa统计分析算法并基于隐含意图预测结果和隐含意图标签评估被测试大语言模型的隐含意图识别能力；采用F1-Score计算方法并基于逻辑自洽预测结果和逻辑自洽标签评估被测试大语言模型的逻辑自洽识别能力；综合大语言模型的语义理解能力、隐含意图识别能力以及逻辑自洽识别能力评估大语言模型的综合性隐含语义识别能力。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种大语言模型隐含语义识别能力的评估方法和装置
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