【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据生成方法，具体涉及一种结合语言模型与其他生成模型的两阶段结构化数据生成方法。
技术介绍
1、结构化数据在现代信息技术中的应用至关重要，它不仅极大地提升了数据处理的效率和准确性，还极大地便利了不同系统间的数据交换与集成，在许多重要的领域，如金融、医疗、工业生产等，结构化数据起到了至关重要的作用。此外，大量的训练数据更是人工智能相关技术的基础，进而丰富与提升下游任务的应用范围与效率。但在实际应用中，现有数据的情况不尽人意，在部分场景下，样本的稀缺性以及极度的分布不均导致复杂的高性能模型无法直接使用；此外，对于数据安全与隐私保护的日益重视，也进一步限制了原始数据的可用性。为解决此问题，可以采用数据生成的方式，结合实际应用的需求，首先对原始数据集进行扩充，再开展后续的工作。
2、早期的数据生成采用简单的连接函数和贝叶斯网络等方法，但由于统计模型受到模型结构与计算性能的限制，生成数据的质量较低，且无法处理大规模的复杂数据集。随着人工智能技术的逐步发展，深度学习模型在各类任务中表现出了强大的性能，变分自编码器(vari...
【技术保护点】
1.一种结合语言模型与生成模型的两阶段结构化数据生成方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的结合语言模型与生成模型的两阶段结构化数据生成方法，其特征在于：
3.根据权利要求2所述的结合语言模型与生成模型的两阶段结构化数据生成方法，其特征在于：
4.根据权利要求3所述的结合语言模型与生成模型的两阶段结构化数据生成方法，其特征在于：
5.根据权利要求1所述的结合语言模型与生成模型的两阶段结构化数据生成方法，其特征在于：
6.根据权利要求5所述的结合语言模型与生成模型的两阶段结构化数据生成方法，其
<...【技术特征摘要】
1.一种结合语言模型与生成模型的两阶段结构化数据生成方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的结合语言模型与生成模型的两阶段结构化数据生成方法，其特征在于：
3.根据权利要求2所述的结合语言模型与生成模型的两阶段结构化数据生成方法，其特征在于：
4.根据权利要求3所述的结合语言模型与生成模型的两阶段结构化数据生成方法，其特征在于：
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