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申请/专利权人：人民网股份有限公司
摘要：本发明实施例公开了一种基于预训练知识嵌入的大语言模型文本纠错方法及装置，方法包括：将待纠错文本输入至预训练得到的知识库模型，将文本纠错任务信息输入至任务编码器，经由任务适配器将知识库模型的输出与任务编码器的输出进行连接，得到知识嵌入特征向量；将待纠错文本以及知识嵌入特征向量输入至预训练得到的预设纠错大模型，得到纠错后的文本。通过任务适配器和知识库模型，将知识库中专业的知识融入纠错大模型中，使得纠错大模型可以更准确地处理文本纠错任务，提升纠错精度和效率。
主权项：1.一种基于预训练知识嵌入的大语言模型文本纠错方法，其特征在于，方法包括：根据样本文本集、知识库样本集，以及文本纠错任务信息，对任务适配器进行训练，根据样本文本集中的样本文本与训练得到的纠错文本进行比对计算损失反向传播，进行微调；其中，所述样本文本集根据收集样本文本，对所述样本文本进行预处理，对预处理后的样本文本进行标记得到；所述知识库样本集根据收集知识库样本数据，对所述知识库样本数据进行预处理，对预处理后的所述知识库样本数据进行知识增强和标记得到；将待纠错文本输入至预训练得到的知识库模型，将文本纠错任务信息输入至任务编码器，经由任务适配器将所述知识库模型的输出与所述任务编码器的输出进行连接，得到知识嵌入特征向量；将待纠错文本以及所述知识嵌入特征向量输入至预训练得到的预设纠错大模型，得到纠错后的文本。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 人民网股份有限公司 基于预训练知识嵌入的大语言模型文本纠错方法及装置
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