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摘要：本发明公开了一种基于上下文学习的情感预测方法、装置及终端，方法包括：获取情感预测训练集中训练样本及对应的标签，生成样本示例集；获取查询测试语句，将查询测试语句与每一个样本示例分别进行拼接，得到目标示例集；将目标示例集及查询测试语句分别输入大语言模型，并计算目标示例集的元梯度，基于元梯度更新对大语言模型进行训练，得到标签预测模型；获取待预测示例；将待预测示例输入标签预测模型，得到待处理文本的预测标签；根据预测标签得到情感预测结果。本发明实施例通过元梯度的更新，使模型更好地理解上下文信息；采用并行式的方法来独立学习每个示例，最大程度地减少了示例顺序对ICL的影响，从而提高了模型的鲁棒性和可靠性。
主权项：1.一种基于上下文学习的情感预测方法,其特征在于,所述方法包括：获取情感预测训练集中情感分类的训练样本及对应的标签，基于所述训练样本及对应的标签，生成样本示例集；获取查询测试语句，将查询测试语句与所述样本示例集中每一个样本示例分别进行拼接，得到目标示例集；将目标示例集及查询测试语句分别输入大语言模型，并计算目标示例集的元梯度，基于元梯度更新对所述大语言模型进行训练，得到标签预测模型；获取待处理通话数据，对所述待处理通话数据进行预处理，得到待预测示例；将所述待预测示例输入所述标签预测模型，根据所述标签预测模型得到所述待处理通话数据的预测标签；基于预设的标签映射关系，获得所述预测标签对应的情感标签作为所述待处理通话数据的情感预测结果。
全文数据：
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百度查询： 平安科技(深圳)有限公司 一种基于上下文学习的情感预测方法、装置及终端
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