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[发明专利]基于强化学习的模板构建方法、装置、设备及存储介质-CN202310831809.8在审
发明人：王俊 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-07-06 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06F40/186 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能技术领域和数字医疗领域，公开了基于强化学习的模板构建方法、装置、设备及存储介质，包括：生成初始Prompt模板；获取大型语言模型基于初始Prompt模板生成的初始文本；根据初始文本和真实文本之间的文本差异特征，确定初始Prompt模板的模板评价信息；根据初始Prompt模板的模板评价信息，判断初始Prompt模板是否为优选Prompt模板；如果初始Prompt模板不为优选Prompt模板，就获取预设的强化学习算法基于初始Prompt模板学习到的多个候选Prompt模板；获取大型语言模型基于候选Prompt模板生成的候选文本，根据候选文本和真实文本之间的文本差异特征，确定候选Prompt模板对应的模板评价信息；将泛化能力排名第一的候选Prompt模板作为优选Prompt模板。本发明能提高构建Prompt模板的效率。
基于强化学习模板构建方法装置设备存储介质

[发明专利]结合聚类的Prompt结构意图识别方法、装置、设备及存储介质-CN202211475785.9在审
发明人：马坚;段庆龙;曾谁飞;孔令磊;张景瑞;李敏;刘卫强 -专利权人：青岛海尔电冰箱有限公司;海尔智家股份有限公司
申请日： 2022-11-23 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明提供一种结合聚类的Prompt结构意图识别方法、装置、设备及存储介质，通过构造零样本Prompt提示结构的的方式，不需要大量标注文本意图标签，即可以对文本的意图进行识别，从而节省对话意图识别的成本并且，Prompt提示结构构造的过程中，使用聚类方法发现意图中心文本的方式，自动化的构建意图识别所需要的prompt提示结构。可以避免人工构造prompt结构时，产生的意图预测结果波动问题。
结合 prompt 结构意图识别方法装置设备存储介质

[发明专利]一种3D医学图像分割系统及方法-CN202311037480.4在审
发明人：梁大柱;许娟;高剑伟;张佳乐;王瑞国;聂瑞;王晓勇;刘燕波;史文钊 -专利权人：神州医疗科技股份有限公司
申请日： 2023-08-17 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明涉及医学图像处理技术领域，具体为一种3D医学图像分割系统及方法，本方法包括构建Prompt‑nnUnet模型，模型包括Prompt编码器和nnUnet模型框架，nnUnet模型框架包括nnUnet编码器和nnUnet解码器，Prompt编码器产生的向量与nnUnet解码器的输出的特征图进行CrossAttention，再进行卷积操作，输出分割结果，对模型进行训练，采用nnUnet模型框架得出目标区域，基于目标区域体对角上的两个点作为Prompt点信息输入模型中，得出最终分割结果；通过本发明构建的模型具备了Prompt能力以及nnunet本身的实例分类能力，分割效果更佳。
一种医学图像分割系统方法

[发明专利]基于图谱的prompt推荐方法、装置、设备及介质-CN202310834806.X在审
发明人：王俊;侯昶宇;王晓锐 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-07-07 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能及数字医疗技术，揭露了一种基于图谱的prompt推荐方法，包括：根据预设prompt提示库及预训练语言模型集构建图谱集；将外部知识数据转换为预设格式知识信息，利用预设格式知识信息对图谱集进行知识增强，得到增强图谱集；对增强图谱集进行图谱学习，得到优化图谱集；根据用户输入信息从所述优化图谱集中匹配出所述用户输入信息对应的最优prompt。本发明还提出一种基于图谱的prompt推荐装置、电子设备以及存储介质。本发明可以提高医疗领域问诊平台中医疗问答模型对应的prompt生成和优化质量及效率。
基于图谱 prompt 推荐方法装置设备介质

[发明专利]一种基于大语言模型的语音问答构建方法、装置及介质-CN202310836892.8在审
发明人：陈开冉;黎展;陶峰 -专利权人：广州探迹科技有限公司
申请日： 2023-07-07 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于大语言模型的语音问答构建方法，包括：获取企业信息；根据所述企业信息构建企业prompt，将所述企业prompt输入大语言模型中获取若干第一行业知识点；对所述第一行业知识点进行知识凝练和知识去重获取第二行业知识点；根据所述第二行业知识点，构建问卷prompt，将所述问卷prompt输入大语言模型中获取话术问卷，通过所述话术问卷获取企业知识；根据所述企业知识构建话术prompt，将所述话术prompt输入大语言模型中获取应答话术
一种基于语言模型语音问答构建方法装置介质

[发明专利]一种数据处理方法及相关装置-CN202310729226.4在审
发明人：陈渤;汪宇豪;赵翔宇;郭慧丰;唐睿明 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2023-06-16 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：一种数据处理方法，可以应用于人工智能领域，方法包括：获取提示prompt和第一特征表示；所述prompt为根据和推荐场景相关的信息得到；所述第一特征表示为对用户和物品的属性信息进行特征提取得到；根据所述prompt和第一特征表示的融合结果，通过推荐模型，预测所述用户对所述物品的操作信息；在所述操作信息满足预设条件时，向所述用户推荐所述物品。本申请将能够携带和推荐场景相关的信息的提示prompt作为推荐模型的输入，能够引导推荐模型在进行操作信息的预测时进行偏向于prompt指示的场景的特点来预测，进而在保证不增加推荐模型的规模的前提下，提高多推荐场景的预测精度
一种数据处理方法相关装置

[发明专利]基于少样本对比学习的司法文书指标提取方法-CN202211708714.9在审
发明人：唐欢容;左辉阳;欧阳建权 -专利权人：湘潭大学
申请日： 2022-12-29 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：2)对司法文书指标提出了一种司法文书指标结构化语言(JDISL)，采用JDISL进行prompt引导，得到指标基于prompt的构造形式，进一步将训练语料处理为prompt训练语料。3)将prompt训练语料进行少样本负采样扩增。4)在开源的Unilm基础预训练模型的基础上，将prompt训练语料作为输入。5)取Unilm模型隐藏层向量，处理为高斯嵌入。
基于样本对比学习司法文书指标提取方法

[发明专利]政务领域大模型可信文本生成方法、装置及存储介质-CN202311176752.9在审
发明人：蔡惠民;曹扬;董厚泽;支婷;洒科进;闫盈盈 -专利权人：中电科大数据研究院有限公司
申请日： 2023-09-13 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06F40/279 文献下载
摘要：本申请方法包括：构建问题数据以及对应的知识数据；将问题数据以及知识数据构建成可控Prompt模板；将问题数据插入至预先配置的空白Prompt模板中，得到语义近似Prompt模板；将语义近似Prompt模板输入至目标大模型中，得到语义近似问题数据，语义近似问题数据与问题数据语义近似；将可控Prompt模板、问题数据、知识数据以及语义近似问题数据按照不同的组合方式构建映射数据集；以映射数据集作为目标大模型的输入，对目标大模型进行微调
政务领域模型可信文本生成方法装置存储介质

[发明专利]专利文本中的领域命名实体识别方法、装置、介质及设备-CN202210081976.0有效
发明人：严妍;彭祖剑;汪敏;裴非;石鑫;白杨 -专利权人：开普云信息科技股份有限公司;北京开普云信息科技有限公司
申请日： 2022-01-24 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G06F40/211 文献下载
摘要：所述方法包括：获取训练数据，训练数据中包含多篇专利文本的至少一个字段和已经标注好的领域命名实体；利用训练数据对BART预训练模型进行训练；根据预设的Prompt模板和训练数据生成Prompt数据，其中，Prompt模板是针对同一专利领域中领域命名实体的特点创建的，且不同专利领域的Prompt模板不同；利用Prompt数据对训练后的BART模型进行调优，得到领域命名实体识别模型；利用领域命名实体识别模型识别各个专利文本中的领域命名实体
专利文本中的领域命名实体识别方法装置介质设备

[发明专利]一种基于预训练语言模型的实体关系抽取方法及装置-CN202210161990.1在审
发明人：聂再清 -专利权人：清华大学
申请日： 2022-02-22 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：该方法包括：基于种子知识从待抽取知识文本库获取相应的候选模板；对所述候选模板进行排序及筛选，确定Prompt模板；基于所述Prompt模板生成的提示文本、预训练语言模型以及Prompt Tuning方式对原始输入信息进行实体知识挖掘本发明提供的基于预训练语言模型的实体关系抽取方法，能够降低Prompt模板的标注成本，有效提高知识挖掘的效率。
一种基于训练语言模型实体关系抽取方法装置

[发明专利]一种基于提示学习的小样本中文命名实体识别方法-CN202310513631.2在审
发明人：麦丞程;邱孟川;陈宇;黄宜华 -专利权人：江苏鸿程大数据技术与应用研究院有限公司
申请日： 2023-05-09 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：，包括以下步骤：给定命名实体识别任务的原输入句子；通过滑动窗口的方式枚举句子中所有可能的序列片段；经过基于困惑度的序列片段过滤算法或者基于分词的序列片段过滤算法筛选出所有候选的实体序列片段；选定指定的Prompt模板，将候选的序列片段迭代地填入模板中构造Prompt语句；将Prompt语句输入预训练语言模型，预测出Prompt语句中掩码位置对应的答案词；将答案词映射到相应的命名实体识别任务的类型标签，从而识别出所有的实体序列片段以及对应的实体类型本发明通过两种序列片段过滤算法提升了计算效率，提出三种Prompt模板将命名实体识别任务转化为掩码语言建模任务，充分发挥预训练语言模型的语言表达能力，提升模型在小样本场景下的命名实体识别准确性。
一种基于提示学习样本中文命名实体识别方法

[发明专利]一种基于动态提示学习的小样本嵌套关系抽取方法-CN202211047628.8在审
发明人：麦丞程;王宇翔;陈宇;黄宜华 -专利权人：南京大学
申请日： 2022-08-30 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： G06F40/186 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于动态提示学习的小样本嵌套关系抽取方法，包括以下步骤：给定嵌套关系任务的原输入句子；经过Prompt模板转换函数得到Prompt输入语句；再输入到预训练语言模型，通过预训练语言模型在语句中的掩码位置预测出标签词；将预测出的标签词转化为对应的嵌套关系任务关系类型标签；迭代地使用Prompt模版将原任务输入句子与每层嵌套关系转化为Prompt输入句子并进行迭代式预测，最终得到所有层次的嵌套关系。
一种基于动态提示学习样本嵌套关系抽取方法

[发明专利]一种桌面壁纸生成方法、装置、设备及存储介质-CN202310704012.1在审
发明人：李鹏举;韩挺;师艳伟 -专利权人：杭州顺网科技股份有限公司
申请日： 2023-06-14 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06F9/451 文献下载
摘要：本申请公开了一种桌面壁纸生成方法、装置、设备及存储介质，涉及计算机视觉图像生成技术领域，包括：获取下发的壁纸生成指令并利用预设prompt生成器将所述壁纸生成指令转化成目标prompt信息；基于预设模型选择规则从预设模型仓库中挑选目标AIGC模型作为目标壁纸生成模型；通过所述目标壁纸生成模型结合所述目标prompt信息和预设控制信息进行处理生成初始桌面壁纸；对所述初始桌面壁纸进行图像放大和显示器适配操作以得到目标桌面壁纸。这样一来，根据壁纸生成指令生成的目标prompt信息自动生成目标桌面壁纸，更符合用户的个性化需求，并且可以降低人工设计壁纸的成本。
一种桌面壁纸生成方法装置设备存储介质

[发明专利]一种小样本微调方法、系统及相关装置-CN202210392419.0有效
发明人：刘红丽;李峰;于彤;申冲 -专利权人：苏州浪潮智能科技有限公司
申请日： 2022-04-15 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： G06F40/186 文献下载
摘要：本申请提供一种小样本微调方法，涉及计算机技术领域，包括：输入数据集，按固定模板组成输入样例；构建候选标签词集合和候选prompt模板集合；通过强化学习搜索所述输入样例对应的候选标签词集合中的最佳标签词，和所述输入样例对应的所述候选prompt模板集合中的提示模板；输出所述最佳标签词映射关系以及所述提示模板对应的最佳prompt模板格式。本申请通过构建候选标签词集合，通过选择近义词集合和条件概率集合的交集，缩减候选标签词搜索空间，同时减少不同prompt模板之间的差异性，提高下游任务准确率。
一种样本微调方法系统相关装置

[发明专利]一种基于prompt的文本相似度计算方法及系统-CN202211134323.0有效
发明人：张玮;李婕;郭欣;解锦明;董陵;李电祥;葛丽丽 -专利权人：江苏移动信息系统集成有限公司
申请日： 2022-09-19 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： G06F40/205 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于prompt的文本相似度计算方法及系统，属于自然语言处理的技术领域。其中方法包括以下步骤：首先读取源数据，并对源数据进行预处理分析；其次，将处理后的数据进行prompt化处理；再次，对prompt化后的数据进行向量化表示，并进行自动特征抽取；从次，采用注意力机制对向量化后的数据进行高价值信息的特征提取本发明针对文本相似度分析，引入prompt模块的新模式，优化了分析模型，在小样本或零样本场景下，可以有效提高模型效果，使得预训练语言模型提取的特征更自然地用于下游任务，特征质量高。
一种基于 prompt 文本相似计算方法系统

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