模型的准确率确定方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种模型的准确率确定方法、装置、计算机设备及存储介质，属于计算机技术领域。该方法包括：获取目标领域的问题文本、问题文本的预测回复文本及问题文本的样本回复文本；通过大语言模型，对问题文本进行关键词提取，得到第一关键词；通过大语言模型，基于第一关键词，分别对预测回复文本及样本回复文本进行关键词提取，得到第二关键词及第三关键词；确定第二关键词及第三关键词在目标领域中分别对应的标准词；将第二关键词对应的标准词及第三关键词对应的标准词进行对比，得到问答模型的准确率。本申请能够避免词语多样性带来的影响，准确对比出两种回复文本中与询问意图关联的关键词是否一致，保证得到的准确率的准确性。

【技术实现步骤摘要】

本申请实施例涉及人工智能，特别涉及一种模型的准确率确定方法、装置、计算机设备及存储介质。

技术介绍

1、随着人工智能技术的发展，神经网络模型的应用越来越广泛。在训练神经网络模型的过程中，或者，在对比多个神经网络模型的过程中，通常需要确定神经网络模型的准确率，以便基于神经网络模型的准确率确定是否继续对神经网络模型进行训练，或者，基于多个神经网络模型的准确率确定哪个神经网络模型的准确率更高。但是，目前确定神经网络模型准确率的方式的准确性差。

技术实现思路

1、本申请实施例提供了一种模型的准确率确定方法、装置、计算机设备及存储介质，能够保证得到的准确率的准确性。所述技术方案如下：

2、一方面，提供了一种模型的准确率确定方法，所述方法包括：

3、获取目标领域的问题文本、所述问题文本的预测回复文本及所述问题文本的样本回复文本，所述预测回复文本是由问答模型基于所述问题文本得到；

4、通过大语言模型，对所述问题文本进行关键词提取，得到第一关键词，所述第一关键词指示所述问题文本的询问意图；本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种模型的准确率确定方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过大语言模型，对所述问题文本进行关键词提取，得到第一关键词，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过所述大语言模型，基于所述第一关键词，对所述预测回复文本进行关键词提取，得到第二关键词，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过大语言模型，对所述问题文本进行关键词提取，得到第一关键词，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标领域为医学领域，所述确定所述第二关键词及所述第三关键词在所述目标领...

【技术特征摘要】

1.一种模型的准确率确定方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过大语言模型，对所述问题文本进行关键词提取，得到第一关键词，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过所述大语言模型，基于所述第一关键词，对所述预测回复文本进行关键词提取，得到第二关键词，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过大语言模型，对所述问题文本进行关键词提取，得到第一关键词，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标领域为医学领域，所述确定所述第二关键词及所述第三关键词在所述目标领域中分别对应的标准词，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述从所述医学领域的医学知识图谱中，确定所述第二关键词对应的标准词，包括：

7.根据权利要求1-6任一项所述的方...

【专利技术属性】
技术研发人员：王慧敏，趙雨恬，张云燕，吴贤，郑冶枫，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：