提示文本扩展方法、装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提出一种提示文本扩展方法、装置、电子设备和存储介质，涉及自然语言处理技术领域。该方法通过自动提取初始提示文本中的实体和/或关键词，通过预训练模型基于实体和/或关键词自动生成扩展提示文本，并根据预训练模型回答扩展提示文本中的目标问题生成的答案文本与标准答案的相似度判断是否继续进行提示文本扩展，使得最终得到的扩展提示文本更加全面和准确，更加充分地描述用户的需求和意图，进而指导模型生成更准确、更有价值的文本。如此，既提高了提示文本的生成效率，又降低了成本，还能够适应不同的用户需求和领域变化。化。化。

【技术实现步骤摘要】
提示文本扩展方法、装置、电子设备和存储介质


[0001]本专利技术涉及自然语言处理
，具体而言，涉及一种提示文本扩展方法、装置、电子设备和存储介质。

技术介绍

[0002]随着自然语言处理技术的发展，人们对于生成自然语言文本的需求也越来越大。Prompt(提示文本)的出现是为了满足这一需求，它可以作为一种关键词或短语，用于指导模型生成文本。随着人工智能技术的不断进步，Prompt的应用场景也在不断扩展。除了文本生成，它还可以应用在问答系统、机器翻译、智能客服等领域。Prompt的发展不仅推动了自然语言处理技术的进步，也为人工智能技术在各个领域的应用提供了更多可能性。
[0003]现有技术中主要是通过人工编写Prompt或者使用固定的模板或格式作为Prompt。人工编写是由专业人员手动编写，需要专业人员投入大量的人力和时间，并且需要具备专业的领域知识和语言能力；此外，编写Prompt还需要不断地更新和优化，以适应用户需求和领域变化，这种做法不仅效率低下，而且成本较高，难以扩展和普及。使用固定的模板或格式，则难以适应不同的用户需求和领域变化，导致生成的文本不够准确，与用户的需求和意图不匹配。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种提示文本扩展方法、装置、电子设备和存储介质，以解决现有技术中通过手动编写或者使用模板或格式生成提示文本存在的效率低、成本高、适应性差的问题。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术实施例采用的技术方案如下：
[0006]第一方面，本专利技术提供一种提示文本扩展方法，所述方法包括：
[0007]提取初始提示文本中的实体和/或关键词；
[0008]通过预训练模型对所述实体和/或关键词进行扩展，得到扩展提示文本；
[0009]获取所述预训练模型根据所述扩展提示文本生成的答案文本；所述答案文本为所述预训练模型对所述扩展提示文本中的目标问题进行回答所得到的答案；
[0010]根据所述答案文本、所述目标问题对应的标准答案、所述扩展提示文本、所述实体和/或关键词以及所述预训练模型，得到新的扩展提示文本，直到所述预训练模型生成的答案文本与所述标准答案的相似度达到预设条件。
[0011]在可选的实施方式中，所述通过预训练模型对所述实体和/或关键词进行扩展，得到扩展提示文本，包括：
[0012]根据第一预设提示模板和所述实体和/或关键词，生成第一提示文本；
[0013]将所述第一提示文本输入预训练模型，通过所述第一提示文本指导所述预训练模型对所述实体和/或关键词进行扩展，并输出扩展提示文本。
[0014]在可选的实施方式中，所述获取所述预训练模型根据所述扩展提示文本生成的答
案文本，包括：
[0015]确定所述扩展提示文本中的目标问题对应的标准答案个数；
[0016]根据所述标准答案个数将所述扩展提示文本多次输入所述预训练模型，通过所述扩展提示文本指导所述预训练模型对所述扩展提示文本中的目标问题进行回答，并获取所述预训练模型每次输出的答案文本；其中，所述答案文本的个数与所述标准答案个数相同。
[0017]在可选的实施方式中，所述根据所述答案文本、所述目标问题对应的标准答案、所述扩展提示文本、所述实体和/或关键词以及所述预训练模型，得到新的扩展提示文本，直到所述预训练模型生成的答案文本与所述标准答案的相似度达到预设条件，包括：
[0018]在获取所述预训练模型每次输出的答案文本后，计算所述答案文本与所述目标问题对应的各标准答案之间的相似度得分，并从所述答案文本对应的各相似度得分中确定出最高相似度得分；其中，每个所述答案文本均对应一个最高相似度得分；
[0019]按照预设比例从各所述答案文本对应的最高相似度得分中选取最低的目标相似度得分；所述目标相似度得分的选取个数根据所述预设比例和所述答案文本的个数确定；
[0020]若存在至少一个所述目标相似度得分小于预设阈值，则获取小于所述预设阈值的目标相似度得分所对应的目标答案文本、目标标准答案，通过所述预训练模型基于所述目标答案文本、所述目标标准答案、所述实体和/或关键词以及所述扩展提示文本生成新的扩展提示文本，直到根据所述预训练模型生成的答案文本选取的所有目标相似度得分均大于等于所述预设阈值。
[0021]在可选的实施方式中，所述通过所述预训练模型基于所述目标答案文本、所述目标标准答案、所述实体和/或关键词以及所述扩展提示文本生成新的扩展提示文本，包括：
[0022]根据所述目标答案文本、所述目标标准答案以及所述目标问题生成样本数据，并根据所述样本数据、所述实体和/或关键词、所述扩展提示文本以及第二预设提示模板，生成第二提示文本；
[0023]将所述第二提示文本输入所述预训练模型，通过所述第二提示文本指导所述预训练模型基于所述实体和/或关键词以及所述样本数据，对所述扩展提示文本进行调整并输出新的扩展提示文本。
[0024]在可选的实施方式中，所述确定所述扩展提示文本中的目标问题对应的标准答案个数，包括：
[0025]在预设数据库中查找与所述扩展提示文本中的目标问题匹配的目标预设问题，将所述目标预设问题对应的所有标准答案作为所述目标问题对应的标准答案，并获取所述目标问题对应的标准答案个数；所述预设数据库存储有多个预设问题以及每个所述预设问题对应的标准答案。
[0026]第二方面，本专利技术提供一种提示文本扩展装置，所述装置包括：
[0027]提取模块，用于提取初始提示文本中的实体和/或关键词；
[0028]扩展模块，用于通过预训练模型对所述实体和/或关键词进行扩展，得到扩展提示文本；
[0029]答案文本获取模块，用于获取所述预训练模型根据所述扩展提示文本生成的答案文本；所述答案文本为所述预训练模型对所述扩展提示文本中的目标问题进行回答所得到的答案；
[0030]提示文本调整模块，用于根据所述答案文本、所述目标问题对应的标准答案、所述扩展提示文本、所述实体和/或关键词以及所述预训练模型，得到新的扩展提示文本，直到所述预训练模型生成的答案文本与所述标准答案的相似度达到预设条件。
[0031]在可选的实施方式中，所述答案文本获取模块用于确定所述扩展提示文本中的目标问题对应的标准答案个数；根据所述标准答案个数将所述扩展提示文本多次输入所述预训练模型，通过所述扩展提示文本指导所述预训练模型对所述扩展提示文本中的目标问题进行回答，并获取所述预训练模型每次输出的答案文本；其中，所述答案文本的个数与所述标准答案个数相同；
[0032]所述提示文本调整模块用于在获取所述预训练模型每次输出的答案文本后，计算所述答案文本与所述目标问题对应的各标准答案之间的相似度得分，并从所述答案文本对应的各相似度得分中确定出最高相似度得分；其中，每个所述答案文本均对应一个最高相似度得分；按照预设比例从各所述答案文本对应的最高相似度得分中选取最低的目标相似度得分；所述目标相似度得本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种提示文本扩展方法，其特征在于，所述方法包括：提取初始提示文本中的实体和/或关键词；通过预训练模型对所述实体和/或关键词进行扩展，得到扩展提示文本；获取所述预训练模型根据所述扩展提示文本生成的答案文本；所述答案文本为所述预训练模型对所述扩展提示文本中的目标问题进行回答所得到的答案；根据所述答案文本、所述目标问题对应的标准答案、所述扩展提示文本、所述实体和/或关键词以及所述预训练模型，得到新的扩展提示文本，直到所述预训练模型生成的答案文本与所述标准答案的相似度达到预设条件。2.根据权利要求1所述的提示文本扩展方法，其特征在于，所述通过预训练模型对所述实体和/或关键词进行扩展，得到扩展提示文本，包括：根据第一预设提示模板和所述实体和/或关键词，生成第一提示文本；将所述第一提示文本输入预训练模型，通过所述第一提示文本指导所述预训练模型对所述实体和/或关键词进行扩展，并输出扩展提示文本。3.根据权利要求1所述的提示文本扩展方法，其特征在于，所述获取所述预训练模型根据所述扩展提示文本生成的答案文本，包括：确定所述扩展提示文本中的目标问题对应的标准答案个数；根据所述标准答案个数将所述扩展提示文本多次输入所述预训练模型，通过所述扩展提示文本指导所述预训练模型对所述扩展提示文本中的目标问题进行回答，并获取所述预训练模型每次输出的答案文本；其中，所述答案文本的个数与所述标准答案个数相同。4.根据权利要求3所述的提示文本扩展方法，其特征在于，所述根据所述答案文本、所述目标问题对应的标准答案、所述扩展提示文本、所述实体和/或关键词以及所述预训练模型，得到新的扩展提示文本，直到所述预训练模型生成的答案文本与所述标准答案的相似度达到预设条件，包括：在获取所述预训练模型每次输出的答案文本后，计算所述答案文本与所述目标问题对应的各标准答案之间的相似度得分，并从所述答案文本对应的各相似度得分中确定出最高相似度得分；其中，每个所述答案文本均对应一个最高相似度得分；按照预设比例从各所述答案文本对应的最高相似度得分中选取最低的目标相似度得分；所述目标相似度得分的选取个数根据所述预设比例和所述答案文本的个数确定；若存在至少一个所述目标相似度得分小于预设阈值，则获取小于所述预设阈值的目标相似度得分所对应的目标答案文本、目标标准答案，通过所述预训练模型基于所述目标答案文本、所述目标标准答案、所述实体和/或关键词以及所述扩展提示文本生成新的扩展提示文本，直到根据所述预训练模型生成的答案文本选取的所有目标相似度得分均大于等于所述预设阈值。5.根据权利要求4所述的提示文本扩展方法，其特征在于，所述通过所述预训练模型基于所述目标答案文本、所述目标标准答案、所述实体和/或关键词以及所述扩展提示文本生成新的扩展提示文本，包括：根据所述目标答案文本、所述目标标准答案以及所述目标问题生成样本数据，并根据所述样本数据、所述实体和/或关键词、所述扩展提示文本以及第二预设提示模板，生成第二提示文本；
将所述第二提示文本输入所述预训练模型，通过所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：韩欣彤，燕飞龙，肖萌，芦爱余，
申请(专利权)人：广州虎牙科技有限公司，
类型：发明
国别省市：