公开(公告)号：CN111930931A

公开(公告)日：2020-11-13

申请号：CN202010697992.3

申请日：2020-07-20

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 蔡晓东 ,  蒋鹏

IPC: G06F16/34 ,  G06F40/211 ,  G06F40/289 ,  G06F40/30

Abstract: 本发明提供一种摘要评价方法及装置，方法包括：录入摘要信息和原文信息，将摘要信息和原文信息作为待评价语句信息；将所述待评价语句信息输入预先构建的语义相似模型中的语义相似度处理得到语义相似度得分；对所述待评价语句信息的评价得分处理得到ROUGE得分；根据语义相似度得分对ROUGE得分的最优融合分析得到最优融合组；对最优融合组的融合分数计算得到最优融合分数，并通过最优融合分数得到摘要评价分数。本发明实现了既计算了待评价语句的共现信息又计算了待评价语句的深层语义信息，提高了对摘要的客观评分能力，也避免评价分数受参考摘要主观性的影响。

公开(公告)号：CN117371489A

公开(公告)日：2024-01-09

申请号：CN202311422425.7

申请日：2023-10-30

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 蒋鹏 ,  蔡晓东

IPC: G06N3/0455 ,  G06N3/042 ,  G06N3/047 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种构建具有逻辑推理和事实判别功能ChatGPT模型的方法及装置，方法包括：将无标签语料训练集输入chatGPT语言模型中并通过多头自注意力机制进行预训练，得到预训练阶段损失函数和隐藏向量；通过预训练阶段损失函数、隐藏向量和外部知识库构建逻辑推理概率和事实判别概率，并进行组合，得到输出概率；通过带标签语料训练集对输出概率进行调整，通过调整后的输出概率，并最大化所述输出概率，得到调整阶段损失函数；通过预训练阶段损失函数和调整阶段损失函数构建总损失函数，通过总损失函数得到最优chatGPT语言模型，该模型能够拥有强大的逻辑推理能力和能够清楚且有依据的生成事实结果。

公开(公告)号：CN115221863B

公开(公告)日：2023-08-04

申请号：CN202210844106.4

申请日：2022-07-18

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 蔡晓东 ,  蒋鹏

IPC: G06F40/216 ,  G06F40/30 ,  G06F18/25 ,  G06F17/18

Abstract: 本发明提供一种文本摘要评价方法、装置以及存储介质，属于语言处理领域，方法包括：对原始中文文本进行预处理得到处理后文本；对所有的原始中文文本和所有的处理后文本进行摘要关键信息覆盖率的分析得到摘要关键信息覆盖率、原始文本摘要概率分布以及处理后文本摘要概率分布；对摘要关键信息覆盖率、原始文本摘要概率分布以及处理后文本摘要概率分布进行评价分数的计算得到文本摘要评价结果。本发明能够更加合理地评价生成摘要，且评价结果更加接近人工评价，从而使评价内容更灵活且合理。