【技术实现步骤摘要】
本公开涉及人工智能，尤其涉及自然语言处理、深度学习、大模型，尤其涉及一种文本标注方法、模型训练方法、装置、电子设备、存储介质和计算机程序产品。
技术介绍
1、目前，随着人工智能技术的不断发展，大模型具有泛化性好等优点，在信息提取、文本可信度评估、机器翻译等领域中得到了广泛应用。比如，在文本标注领域中，可基于大模型生成标注文本，然而，相关技术中的文本标注方法，存在文本标注效率低、准确率低的问题。
技术实现思路
1、本公开提出了一种文本标注方法、模型训练方法、装置、电子设备、存储介质和计算机程序产品。
2、根据本公开的第一方面，提出了一种文本标注方法，包括：获取目标文本；对所述目标文本进行问题检测，得到所述目标文本的问题检测结果；基于所述目标文本和所述问题检测结果，得到提示文本；将所述提示文本输入至大模型，通过所述大模型基于所述问题检测结果，对所述目标文本进行标注，得到标注文本。
3、根据本公开的第二方面，提出了一种模型训练方法，包括：获取样本文本和所述样本文本的样本标注文本；对所述样本文本进行问题检测，得到所述样本文本的样本问题检测结果；基于所述样本文本和所述样本问题检测结果，得到样本提示文本；将所述样本提示文本输入至大模型，通过所述大模型基于所述样本问题检测结果，对所述样本文本进行标注，得到预测标注文本；基于所述预测标注文本和所述样本标注文本，对所述大模型进行训练。
4、根据本公开的第三方面，提出了一种文本标注装置，包括：第一获取模块，用于获取目
5、根据本公开的第四方面，提出了一种模型训练装置，包括：第一获取模块，用于获取样本文本和所述样本文本的样本标注文本；检测模块，用于对所述样本文本进行问题检测，得到所述样本文本的样本问题检测结果；第二获取模块，用于基于所述样本文本和所述样本问题检测结果，得到样本提示文本；标注模块，用于将所述样本提示文本输入至大模型，通过所述大模型基于所述样本问题检测结果，对所述样本文本进行标注，得到预测标注文本；训练模块，用于基于所述预测标注文本和所述样本标注文本，对所述大模型进行训练。
6、根据本公开的第五方面，提出了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述第一方面提出的文本标注方法、上述第二方面提出的模型训练方法。
7、根据本公开的第六方面，提出了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行上述第一方面提出的文本标注方法、上述第二方面提出的模型训练方法。
8、根据本公开的第七方面，提出了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现上述第一方面提出的文本标注方法、上述第二方面提出的模型训练方法。
9、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
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1.一种文本标注方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述得到标注文本之后，还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述通过所述大模型基于所述问题检测结果，对所述目标文本进行标注，得到标注文本，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述通过所述大模型基于所述问题检测结果，对所述目标文本进行修改，得到修改文本，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述通过所述大模型获取所述问题文本对应的参考文本，包括：
7.根据权利要求4所述的方法，其中，所述通过所述大模型基于所述修改文本，得到所述标注文本，包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述通过所述大模型基于所述修改文本和所述标注内容，得到所述标注文本，包括：
9.根据权利要求7所述的方法，其中，所述通过所述大模型基于所述修改文本和所述标注内容，得到所述标注文本，包括：
10.根据权利要求1-9中任一项所述的方法，其中，所述对所述目标文本进行问
11.根据权利要求1-9中任一项所述的方法，其中，所述对所述目标文本进行问题检测，得到所述目标文本的问题检测结果，包括：
12.根据权利要求1-9中任一项所述的方法，其中，所述对所述目标文本进行问题检测，得到所述目标文本的问题检测结果，包括：
13.根据权利要求1-9中任一项所述的方法，其中，所述对所述目标文本进行问题检测，得到所述目标文本的问题检测结果，包括：
14.一种模型训练方法，包括：
15.一种文本标注装置，包括：
16.根据权利要求15所述的装置，其中，所述得到标注文本之后，所述标注模块，还用于：
17.根据权利要求16所述的装置，其中，所述标注模块，还用于：
18.根据权利要求15所述的装置，其中，所述标注模块，还用于：
19.根据权利要求18所述的装置，其中，所述标注模块，还用于：
20.根据权利要求19所述的装置，其中，所述标注模块，还用于：
21.根据权利要求18所述的装置，其中，所述标注模块，还用于：
22.根据权利要求21所述的装置，其中，所述标注模块，还用于：
23.根据权利要求21所述的装置，其中，所述标注模块，还用于：
24.根据权利要求15-23中任一项所述的装置，其中，所述检测模块，还用于：
25.根据权利要求15-23中任一项所述的装置，其中，所述检测模块，还用于：
26.根据权利要求15-23中任一项所述的装置，其中，所述检测模块，还用于：
27.根据权利要求15-23中任一项所述的装置，其中，所述检测模块，还用于：
28.一种模型训练装置，包括：
29.一种电子设备，包括：
30.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1-14中任一项所述的方法。
31.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1-14中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种文本标注方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述得到标注文本之后，还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述通过所述大模型基于所述问题检测结果，对所述目标文本进行标注，得到标注文本，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述通过所述大模型基于所述问题检测结果，对所述目标文本进行修改，得到修改文本，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述通过所述大模型获取所述问题文本对应的参考文本，包括：
7.根据权利要求4所述的方法，其中，所述通过所述大模型基于所述修改文本，得到所述标注文本，包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述通过所述大模型基于所述修改文本和所述标注内容，得到所述标注文本，包括：
9.根据权利要求7所述的方法，其中，所述通过所述大模型基于所述修改文本和所述标注内容，得到所述标注文本，包括：
10.根据权利要求1-9中任一项所述的方法，其中，所述对所述目标文本进行问题检测，得到所述目标文本的问题检测结果，包括：
11.根据权利要求1-9中任一项所述的方法，其中，所述对所述目标文本进行问题检测，得到所述目标文本的问题检测结果，包括：
12.根据权利要求1-9中任一项所述的方法，其中，所述对所述目标文本进行问题检测，得到所述目标文本的问题检测结果，包括：
13.根据权利要求1-9中任一项所述的方法，其中，所述对所述目标文本进行问题检测，得到所述目标文本的问题检测结果，包括：...
【专利技术属性】
技术研发人员：李然，冯知凡，冯欣伟，崔骁鹏，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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