本申请提供一种基于大模型智能匹配招投标文件的方法，方法包括：步骤一、对招投标文件进行预处理；步骤二、对预处理后的文档进行数据清洗，以建立预训练数据集；步骤三、对数据清洗后的txt文本进行处理，将txt文本拆分成多个指标项；步骤四、利用大...

本申请提供一种轻量级中英双语大语言模型的两阶段训练方法，方法包括：步骤1，进行中英文训练数据收集与预处理；预处理流程包括特殊标记清除，敏感数据清理、数据去重、去除广告、格式化处理；步骤2，第一阶段高资源语言训练，即利用英语进行模型训练；...

本申请提供一种轻量级中英双语大语言模型的训练方法，方法包括：步骤1，进行中英文训练数据收集与预处理；步骤2，进行预训练；步骤21，进行文本分词；步骤22，文本编码：步骤23，旋转位置编码：在输入层采用在注意力层的旋转位置编码；步骤24，...

本申请提供一种融合用户语义和过往纠错记录的纠错大模型迭代训练方法，方法包括：纠错元数据构造：利用大模型指令数据集的构造方式，对篇章句子在内的数据进行纠错元数据的构造；输入为用户指定的待纠错文本；通过接受批改大模型的输出，调用动态反馈模块...

本申请提供一种基于情感信息的人格识别方法，方法包括：步骤一，对会话中的人格识别进行定义，将会话中的人格识别问题形式化为自然语言推理I问题；步骤二，构建情感对话内容；步骤三，构建人格描述；整理并总结每个人格特质的积极和消极描述，描述用于在...

本申请提供一种用于合成特定领域多轮对话数据的方法，方法包括：步骤一、进行数据集嵌入并进行降维；将文本形式的数据集转换为高维特征向量形式，并进行降维，转换为二维向量形式；步骤二、构建对话合成器的训练数据集；步骤三、使用对抗学习训练对话数据...

本发明设计一种长文本匹配任务的训练方法，属于自然语言处理、信息检索和深度学习技术领域，包括：S1，文档内容聚类；S2，文档多视图采样；S3，动态对比学习；S4，聚合推理。其中，步骤S1包括对文档进行预处理并分句，对句子依据相似度聚类；步...

本发明提供一种智能政务问答的方法，包括下列步骤：S1、利用政务文件搭建政务知识库以及问答数据集；S2、通过开源模型中的指令跟随功能，对知识库文件进行提问，生成政务问答训练数据；S3、通过训练好的预训练语言模型，基于用户查询的政策问题，从...

本申请提供一种基于计算机视觉的识别脚型尺寸的方法，方法包括：步骤1，图片获取：分别获取被测量者脚放置于白纸上的侧视图，以及俯视图；步骤2，进行图片缩放处理；步骤3，利用多重阈值分割法，分别对

本发明涉及一种基于动态前缀提示信息的事件抽取方法，属于计算机自然语言处理技术领域。本方法根据输入文本结合所有可能的事件类型，动态构造可调整的稠密的前缀信息，由此增强前缀信息的表现力，提高了数据的利用率。同时，利用相关性分类器将不包含事件...

本申请提供基于文本特征和卷积神经网络的轴承寿命预测方法及装置，方法包括：获取待预测滚动轴承的时域振动数据；对时域振动数据进行降噪处理；对降噪后的时域振动数据经过傅里叶变化获取频域数据；提取频域数据的频域特征，以及对频域数据进行编码获取文...

本申请提出了基于多表征和多预训练模型的中文拼写纠错方法及装置，方法包括：将待纠错中文中的每个字进行融合词边界以及提取偏旁特征处理，获取带有特征值的待纠错中文；特征值包括词边界特征值以及偏旁特征值；将带有特征值的待纠错中文输入预先训练好的...

本发明公开了一种基于图循环神经网络的事件事实性检测方法，属于信息抽取技术和计算机自然语言处理技术领域。本发明通过训练一个图循环神经网络事件事实性检测器，有效利用依存树中的信息，将其中包含丰富信息的边类别标签和方向信息与神经网络进行结合，...