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申请/专利权人：华中师范大学
摘要：本发明属于自然语言处理技术领域，公开了一种基于检索增强生成的大型语言模型中文拼写检查方法及系统，选择使用大型语言模型来进行中文拼写检查任务；从向量数据库中获取相关的外部知识作为模型执行任务的辅助示例；为大型语言模型设计了合适的提示词，并采用使用少样本提示的方法，将RAG手段获得的辅助案例作为少样本放到大型语言模型的历史对话中，通过少样本提示得到的大型语言模型就是纠错大型语言模型；交给判别大型语言模型进行判断；构建对应的数据集来进行相应的性能评估，丰富中文拼写检查领域的数据集多样性。本发明为大型语言模型进行此类自然语言处理任务提供了鲜明的案例，为中文拼写检查任务提供了全新的评测思路。
主权项：1.一种基于检索增强生成的中文拼写检查大语言模型纠错方法，其特征在于，该方法包括：S1：使用大型语言模型来进行中文拼写检查任务；S2：由于大型语言模型具有通用的语义信息，但当大型语言模型缺乏相关任务信息和数据时，性能会产生下降，选择使用RAG的策略，从向量数据库中获取相关的外部知识作为模型执行任务的辅助示例；S3：根据中文拼写检查任务的任务目标和原则，为大型语言模型设计了合适的提示词，并采用使用少样本提示的方法，将RAG手段获得的辅助案例作为少样本放到大型语言模型的历史对话中进行基于Prompt提示的少样本上下文学习，通过少样本提示得到的大型语言模型就是纠错大型语言模型；S4：为了控制大型语言模型的输出长度，同时改善大型语言模型过度纠错和纠错不完全的情况，在纠错大型语言模型对句子进行纠错后，还需要交给判别大型语言模型进行判断，通过后才能返回，否则继续进行迭代直到达到最大的迭代次数；S5：构建对应的数据集来进行相应的性能评估。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中师范大学 基于检索增强生成的语言模型中文拼写检查方法及系统
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