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  • 本申请提供一种基于大语言模型的文档切分方法、装置、设备和存储介质,涉及文本处理技术领域。该方法包括:将待切分的目标文档输入至预先训练的大语言模型中,通过大语言模型执行下述操作:对目标文档进行文本版面分析,识别目标文档中的各层级标题和所有段落...
  • 本申请公开了一种文稿组件的生成方法和电子设备,电子设备响应于用户对待处理文稿的组件创建指令,对组件创建指令进行语义分析,得到语义分析结果;对待处理文稿进行上下文感知,得到感知结果;基于感知结果和语义分析结果生成目标组件。
  • 本发明涉及人工智能关键技术领域,尤其涉及一种电力保护导则的机器可执行化语义解析系统,所述系统通过文本输入模块对原始导则文本进行采集,还通过文本预处理模块对原始导则文本进行预处理,还通过语义识别模块对标准化文本进行深度语义识别解析,还通过语义...
  • 本发明公开一种基于语义特征的文本数据质量评估与增强方法及系统,所述方法包括以下步骤:将原始文本样本集合输入预训练语言模型,获取每个文本的语义向量,并基于语义向量、文本长度、Shannon熵以及KL熵正则项计算初期质量评分;基于初期质量评分阈...
  • 本发明公开了自适应层级融合与门控语义增强的少样本实体识别方法,步骤包括:采集多领域数据集预处理得少样本命名实体识别数据集,抽取带标注样本组成目标域支持集;拆分任务为跨度检测与类型分类,构建一个包含多层特征提取、自适应边界检测、门控语义增强、...
  • 本发明公开了一种彩灯文化领域命名实体识别方法,属于自然语言处理技术领域,包括以下步骤:获取彩灯文化文本数据,通过预训练语言模型提取上下文特征表示;根据所述上下文特征表示,在嵌入空间中施加对抗扰动,得到鲁棒性最优的特征表示;根据所述鲁棒性最优...
  • 本发明公开了一种基于改进EDA的铁路信号故障文本增强方法、系统及设备,包括以下步骤:构建铁路领域实体词典,对预处理后的待增强的铁路信号故障文本,进行专有名词识别,输出结构化文本;基于铁路信号故障相关文本数据集,采用Word2Vec模型生成铁...
  • 本发明公开了基于AI的大模型驱动合同审查与法规解释方法及系统,方法包括:S1:采集法规与制度性文档进行文本提取与语义拆解,得到条款信息;S2:基于LawCheckLM+BERT‑CRF命名实体识别模型,对条款信息进行实体识别和分类标注,将识...
  • 本发明公开了一种基于自然语言处理的模型训练方法及装置,其中方法包括:获取初始语料数据集,并构建初始特征向量集合;基于所述初始特征向量集合在特征空间中的分布状态,识别出语义稀疏区域和偏见密集区域;生成一组用于填充所述语义稀疏区域的合成特征向量...
  • 本发明公开了一种基于注意力熵的多模态大模型问答方法、装置、设备及介质,涉及人工智能与机器学习领域。包括:将目标图像和问题文本输入多模态大模型得到图像标记序列和文本词元序列;在解码器的第r解码层之前连接第r剪枝层,针对第r图像标记序列和第r文...
  • 本发明涉及电力设备自动化管理技术领域,具体涉及一种自动生成电力数据命名标识与注释文本方法,包括S1:对电力文本进行标注;S2:对文本数据进行预处理操作;S3:构建命名标识提取模型,S4:构建注释文本生成模型;S5:将命名标识与注释文本拼接,...
  • 本发明公开了一种大模型提示词评估与组合优化方法,属于自然语言处理技术领域,包括:获取提示词集合,通过向量化表示和去重形成候选提示词集合;通过网格遍历法,计算在不同大模型和不同解码策略下每条提示词的评估值,其中,通过从候选提示词集合中采样提示...
  • 本申请实施例提供一种提示词优化方法、电子设备、存储介质及程序产品,该方法包括:获取问题集,并采用处理大模型,计算第一优化答案集,采用评分大模型对第一优化答案集进行评分,得到第一优化分数集;采用提示词模型,确定第一优化提示词;根据第一优化提示...
  • 本申请涉及一种三元组信息的抽取方法、装置、计算机设备和存储介质。其方法通过获取待抽取文档,基于深度学习模型对待抽取文档进行层次化分析,得到待抽取文档的树状层次化结构,识别树状层次化结构中多个层级之间的关联关系,根据关联关系和树状层次化结构生...
  • 本申请涉及一种面向RDFS本体的大语言模型评估与提示词优化方法,所述方法包括以下步骤:步骤1:构建正例与负例数据集;步骤2:设计多种层次的提示词模板;步骤3:将标准化测试数据集中的测试用例与不同类型的提示词模板进行组合,生成输入序列至待评估...
  • 本申请公开了一种中文知识文本分词方法及问答方法,方法包括:获取业务类型对应的中文知识语料素材,对中文知识语料素材进行分割,得到初始文本片段;针对每个初始文本片段,根据预先生成的模版词汇数据库对初始文本片段进行词汇提取,得到初始文本片段中的模...
  • 本发明公开了一种基于电力行业基础大模型的场景化模型开发方法、装置、终端设备及存储介质,属于电力人工智能技术领域,所述方法为:基于多源异构电力数据构建电力行业基础大模型;基于预设的领域本体模型,以及从技术文档中抽取的实体关系,构建领域知识图谱...
  • 本发明涉及自然语言处理技术领域,具体为一种基于大模型实现敏感词过滤方法及系统,包括以下步骤:接收多源数据输入,利用OCR及ASR技术将图像和语音数据统一转换为文本格式;采用包含注意力机制的大语言模型对转换后的文本进行深度语义编码,计算敏感概...
  • 本发明公开一种基于一致性策略的电力领域免训练实体识别方法,包括:根据电力场景构建实体标签共指体系,构建多组共指实体标签集;输入待实体识别文本序列;基于文本序列,结合多组共指实体标签集构建多组提示语;基于DeepSeek‑R1模型结合每组提示...
  • 本申请提供了一种数据处理方法、设备及存储介质,本申请可以获取预设类别的意图标签对应的关键词;对预设类别的意图标签对应的关键词进行预处理,得到预处理后的关键词,预处理包括归一化处理和数据增广处理中的至少一种;按照预处理后的关键词对应的意图标签...
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