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申请/专利权人：山东浪潮科学研究院有限公司
摘要：本发明涉及人工智能和自然语言处理技术，特别是涉及一种面向长文档的自动化提示生成方法、装置及存储介质，本发明通过手动设置提示词和自动生成提示词，通过提示词对问题进行改写，使得能够更好地刻画问题和用户的真实意图，有助于提高检索的精度和准确性，并且在检索过程中，采用稀疏性感知的匹配机制有助于在标准答案稀疏分布的情况下，避免遗漏与原始问题匹配度较低但实际相关度很高的一些关键文档，从而进一步大幅度提升检索的精度和准确性，且有助于提高检索质量，进而得到有效的检索结果。
主权项：1.一种面向长文档的自动化提示生成方法，其特征在于，包括：步骤一：获取三元组评估数据集中的问题；步骤二：手动输入或自动生成提示词，并根据提示词改写获取到的问题；步骤三：针对改写后的问题，采用稀疏性感知匹配机制进行检索和排序，以得到检索结果；步骤四：将获取的问题与检索结果进行匹配，并计算匹配正确率；步骤五：若匹配正确率高于预设阈值时，则直接输出提示词；若匹配正确率不高于预设阈值时，则返回步骤二自动生成提示词；所述步骤一之前还包括：收集各领域的无标注文本语料并将收集到无标注文本语料存储到数据库中；基于收集的无标注文本语料构建由问题、标准答案标题和标准答案文档片段组成的三元组评估数据集；所述若匹配正确率不高于预设阈值时，则返回步骤二自动生成提示词包括：若匹配正确率不高于预设阈值时，则将错误匹配的结果反馈至提示生成模块，提示词生成模块基于反馈结果，自动生成提示词；其中，错误匹配结果包括未正确匹配到检索结果的原始问题以及检索到的错误检索结果；自动生成提示词的具体步骤如下：将错误匹配的结果反馈至提示生成模块，提示生成模块将与错误匹配结果作为监督信号，来微调语义大模型，使得语义大模型自动生成提示词之后，跳转到步骤二；所述步骤三包括：计算改写后的问题与文档的语义相似度、主题相关性和稀疏性匹配度的检索分数；使用加权求和的学习排序模型，根据计算出的检索分数计算出改写后的原始问题与文档的综合相关度；排序模型根据计算出的改写后的原始问题与文档的综合相关度，对检索出的文档进行排序，将综合相关度最大的文档作为检索结果。
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百度查询： 山东浪潮科学研究院有限公司 一种面向长文档的自动化提示生成方法、装置及存储介质
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