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申请/专利权人：山东大学
摘要：本发明属于自然语言处理的技术领域，更具体地，涉及基于大模型的无监督多样性观点摘要生成方法与装置。所述方法包括迭代式提示优化框架引导的大模型摘要生成技术，将摘要生成过程建模为一个马尔可夫过程；提出了多观点摘要评估体系，进行观点差异度和覆盖度的摘要质量评估；提出了基于多角度反馈的提示校准方法，能够形成精细化提示；设计了基于强化学习的迭代式摘要生成技术，逐步约束大模型的生成行为。本发明解决了大模型存在的语义漂移问题，并具有可解释性。
主权项：1.基于大模型的无监督多样性观点摘要生成方法，其特征在于，所述方法包括：S1、给定观点文档集合，并构造包含多个观点要素的提示a，所述提示a包括主题、核心观点参考和观点摘要任务陈述；S2、基于构造的提示引导大模型生成摘要；S3、评估生成的摘要，形成摘要的整体奖励，具体包括：从多角度评估生成的摘要，摘要的整体奖励包括两个部分，一是摘要对观点文档集合的观点覆盖度，二是摘要中句子间的观点差异度；S4、迭代式的提示校准以获取新的核心观点参考；构造候选句子集合，表示第轮提示中的核心观点参考，表示第轮所生成的摘要即，其中，LLM表示一个大模型，表示第轮迭代中所使用的提示，为主题，为观点摘要任务陈述，从中选择出一个句子子集作为新的核心观点参考： 1；公式（1）中，为句子选择算法；S5、上述S1-S4迭代进行，直至满足如下条件之一时，输出最后一轮的生成的摘要：a.前后两次迭代过程所得到的摘要整体奖励差异值小于设置的奖励差异阈值；b.达到最大迭代次数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东大学 基于大模型的无监督多样性观点摘要生成方法与装置
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