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公开(公告)号:CN117909468A
公开(公告)日:2024-04-19
申请号:CN202410024770.3
申请日:2024-01-08
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/35 , G06F40/35 , G06N20/00
Abstract: 本发明提出一种基于扩散模型的多粒度可控共情对话生成方法,属于文本生成领域。本发明首先通过提取标准回复的话语级别、句子级别和词语级别的控制因素,然后设计掩码矩阵进行细粒度控制,训练扩散模型;最后在共情对话生成阶段,从训练集中进行语义相似性和情绪一致性的匹配检索,将检索到的回复作为原型回复并提取控制因素,然后连同对话上下文输入到训练好的扩散模型中,获得最终的共情对话生成文本。本发明能够实现精细控制,生成的回复可以受到情绪不同程度影响,生成更加自然和适应上下文的共情回复,提高回复的多样性和复杂性。
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公开(公告)号:CN117909438A
公开(公告)日:2024-04-19
申请号:CN202410024769.0
申请日:2024-01-08
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F16/31 , G06F16/33 , G06F40/30 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种文档的篇章级事件论元抽取方法、系统及介质,属于文本信息抽取领域,针对上下文一致性检索、模式一致性检索和自适应混合检索这三种检索方式,通过构建基于T5模型的检索增强生成模型,执行对应的检索增强策略,可以回忆起有助于演示模型应该如何解决任务的样例。其中,本发通过自适应混合检索增强范式来生成参考向量作为深度线索,能够提高模型的类比能力。
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