多模型协作下的查新点新颖性可信评估方法及装置

    公开(公告)号:CN119166746A

    公开(公告)日:2024-12-20

    申请号:CN202411091807.0

    申请日:2024-08-09

    Abstract: 本发明公开了一种大小模型语义理解下的查新点新颖性评估方法及装置,包括:利用根据查新点抽取查新关键词并构建检索式,根据检索式在查新数据库中筛选出相关文献;以查新点为参考模板,利用从筛选的文献摘要中,抽取相关步骤并总结相关点;采用从查新点和相关步骤概述中,抽取结构化语义信息,并对齐相似表述;根据结构化语义信息,计算查新点与相关点间各维度相似距离,并计算查新点新颖性得分;根据得分结合查新点及相似片段的内容采用大语言模型生成对比结果,并根据对比结果动态构建提示模板,生成汇总的查新结论,自动生成可读结果文本。本发明能够提高查新点新颖性评估的全面性、准确性和可读性,规避大模型幻觉风险。

    基于大小模型协作的检索用查新点生成方法、系统及设备

    公开(公告)号:CN118964542A

    公开(公告)日:2024-11-15

    申请号:CN202410892234.5

    申请日:2024-07-04

    Abstract: 本发明公开了一种基于大小模型协作的检索用查新点生成方法、系统及设备,首先输入用于抽取关键词的技术背景文本及需求提示,所述需求提示包括需要抽取的查新中心词的类别或特征;然后依据需求提示利用大模型从技术背景文本中抽取查新中心词;过滤查新中心词,利用小模型对保留的中心词生成查新点文本;接着采用评估分类器对生成查新点文本进行分类评估;对不符合要求的查新点文本由大模型根据提示信息进行改写;最后生成符合要求的查新点文本。本发明实现了人机交互下可控查新点文本自动生成,并在生成过程中采用大模型和小模型协同的方式,在减少查新人工成本、提升生成查新点质量及完整性的同时,克服了使用大模型可能会带来的幻觉错误等问题。

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