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公开(公告)号:CN117764035A
公开(公告)日:2024-03-26
申请号:CN202311748670.7
申请日:2023-12-18
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种文本润色、模型训练方法和一体机,其中文本润色方法包括:接收用户输入的原始文本;基于所述原始文本生成提示语文本;将所述提示语文本输入用于文本润色的大型语言模型,得到所述大型语言模型输出的与所述原始文本对应的润色文本;展示所述润色文本。本发明提供的方法和一体机,基于原始文本生成提示语文本,并将提示语文本输入到大型语言模型以实现针对原始文本的文本润色,大型语言模型强大的上下文语义理解能力能够提升文本润色的效果,并且基于原始文本生成提示语文本并输入大型语言模型,实现了端到端的文本润色,用户仅需提供原始文本即可获取润色文本,减轻了用户的操作负担,降低了用户的操作门槛。
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公开(公告)号:CN118051605A
公开(公告)日:2024-05-17
申请号:CN202410034630.4
申请日:2024-01-09
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06F16/335 , G06F16/33 , G06F16/34
Abstract: 本申请公开了一种文本评价生成方法、系统、电子设备和可读存储介质,该方法包括:响应于得到源文本,生成源文本匹配的第一提示文本,将第一提示文本输入智能分析模型,得到源文本对应的目标文本;其中,第一提示文本至少包括对源文本进行调整的调整需求;获取源文本和目标文本中相互匹配的子句对,确定子句对中调整过的字符之间的对应关系;子句对包括源文本中的子句和目标文本中的子句;生成对应关系匹配的第二提示文本,将第二提示文本输入智能分析模型,得到文本评价结果;第二提示文本至少包括对具有对应关系的字符进行评价的评价需求,评价需求对应的评价方式包括解释和询问中的至少一者。上述方案,能够提高文本评价的灵活度和全面性。
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公开(公告)号:CN118035379A
公开(公告)日:2024-05-14
申请号:CN202410033759.3
申请日:2024-01-09
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06F16/33 , G06F40/30 , G06F40/289
Abstract: 本发明提供一种文本对齐方法、装置、电子设备和存储介质,该方法包括:获取文本对,文本对包括第一文本和第二文本;对第一文本和第二文本分别进行分句,得到第一文本的第一句集和第二文本的第二句集,并将第一句集与所述第二句集进行句级配对,得到第一句集中各第一句子在第二句集中的配对句;基于各第一句子,以及各第一句子的配对句,对文本对进行文本对齐。本发明提供的方法、装置,通过预先对输入文本对进行句子级别的切分和对齐,然后实现句内的语义单元文本对齐,对齐效果更优,错误范围更小,实现了跨句对齐、句子乱序对齐的句级对齐,大大提升了进行文本对齐的准确性,进而提升了文本对齐在各自然语言处理领域的应用效果。
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公开(公告)号:CN115221867A
公开(公告)日:2022-10-21
申请号:CN202210725560.8
申请日:2022-06-24
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06F40/253 , G06F40/295 , G06F40/30
Abstract: 本发明实施例提供了一种识别语法的方法、装置、电子设备、扫描笔及存储介质,方法包括:获取待识别语句中每个单词的语义信息;其中,每个单词的语义信息包括字词、原型、词性、命名实体字段和文本位置;根据所述每个单词的语义信息,从第一语法识别规则中确定出与所述待识别语句匹配的第一目标语法识别规则;所述第一语法识别规则,包括用于识别至少一种语法错误的规则;根据所述第一目标语法识别规则对应的语法错误类型,以及所述每个单词的语义信息,确定所述待识别语句的语法错误信息。本发明实施例提供的方法能够识别出语句中存在的语法错误。
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