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摘要:本发明提供了一种科研论文摘要生成质量的评估方法及相关设备,获取目标科研论文的原文、目标摘要和参考文献并依次进行双向编码,得到原文文本嵌入向量、摘要文本嵌入向量、参考文献文本嵌入向量,基于原文提取伪目标摘要并编码,得到伪摘要文本嵌入向量;对各文本嵌入向量进行计算,得到综合语义评价分数;并基于计算的逐词概率和困惑度计算自然连贯性分数;将目标摘要、原文和指标集合进行串联并将提示词输入大型语言模型对目标摘要进行打分,得到自评分结果;将综合语义评价分数、自然连贯性分数、自评分结果与Rouge指标进行加权融合,得到目标摘要的质量得分,并基于质量得分评估目标摘要的生成质量;提高了摘要质量的评估效率。
主权项:1.一种科研论文摘要生成质量的评估方法,其特征在于,包括:步骤1,获取目标科研论文的原文、目标摘要和参考文献;步骤2,将所述目标科研论文的原文、目标摘要和参考文献依次输入SBERT模型进行双向编码,得到原文文本嵌入向量、摘要文本嵌入向量、参考文献文本嵌入向量,基于所述原文提取伪目标摘要并输入SBERT模型进行编码,得到伪摘要文本嵌入向量;步骤3,对所述原文文本嵌入向量、所述摘要文本嵌入向量、所述参考文献文本嵌入向量和所述伪摘要文本嵌入向量进行计算,得到综合语义评价分数;步骤4,通过定义所述目标摘要中的词序列并转换为词嵌入向量计算所述目标摘要的逐词概率和困惑度,并基于所述逐词概率和所述困惑度计算自然连贯性分数,所述逐词概率用于表征在词序列中每个词出现的概率,所述困惑度为所述逐词概率的指数倒数,用于衡量模型对数据分布的拟合程度;步骤5,将所述目标摘要、所述原文和指标集合进行串联,得到包含任务的提示词,所述提示词用于描述任务的信息,并将所述提示词输入大型语言模型,在所述大型语言模型中遵循所述指标集合与所述原文对所述目标摘要进行打分,得到自评分结果;步骤6,将所述综合语义评价分数、所述自然连贯性分数、所述自评分结果与Rouge指标进行加权融合,得到所述目标摘要的质量得分,并基于所述质量得分评估所述目标摘要的生成质量,所述Rouge指标用于比较摘要与伪目标摘要之间的相似性。
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百度查询: 湖南工商大学 一种科研论文摘要生成质量的评估方法及相关设备
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