【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机及语言学，尤其涉及一种基于计量语言学与llm的智能体裁转换方法及系统。
技术介绍
1、尽管当前的预训练语言模型(如bert、gpt系列等)在自然语言处理任务中展现了强大的生成和理解能力，但它们对体裁特征的敏感度不足，难以实现特定体裁之间的高质量转换。
2、具体而言，由于不同体裁具有独特的语言风格和结构要求，如新闻报道倾向于简洁明了的语言和倒装句式，而学术论文则更注重复杂的复合句和专业术语。使用现有模型进行体裁转换任务时容易出现语义偏差或目标体裁风格不一致的问题，导致生成的文本不符合目标体裁风格，无法满足读者对特定体裁的预期。所以说，尽管预训练语言模型在自然语言处理领域取得了巨大进展，但其在体裁转换方面的局限性仍然明显，亟需进一步优化以实现高质量的体裁转换。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供一种基于计量语言学与llm的智能体裁转换方法及系统，以解决相关技术存在的问题，技术方案如下：
2、第一方面，本专利技术实施例提供了一种基于计量语言学与ll...
【技术保护点】
1.一种基于计量语言学与LLM的智能体裁转换方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于计量语言学与LLM的智能体裁转换方法，其特征在于，还包括：
3.根据权利要求1所述的基于计量语言学与LLM的智能体裁转换方法，其特征在于，还包括：
4.根据权利要求3所述的基于计量语言学与LLM的智能体裁转换方法，其特征在于，所述基于计量语言学对所述类平行语料库中的体裁文本进行指定特征量化计算，得到所述体裁文本的特征值包括：
5.根据权利要求1所述的基于计量语言学与LLM的智能体裁转换方法，其特征在于，还包括：
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【技术特征摘要】
1.一种基于计量语言学与llm的智能体裁转换方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于计量语言学与llm的智能体裁转换方法，其特征在于，还包括：
3.根据权利要求1所述的基于计量语言学与llm的智能体裁转换方法，其特征在于，还包括：
4.根据权利要求3所述的基于计量语言学与llm的智能体裁转换方法，其特征在于，所述基于计量语言学对所述类平行语料库中的体裁文本进行指定特征量化计算，得到所述体裁文本的特征值包括：
5.根据权利要求1所述的基于计量语言学与llm的智能体裁转换方法，其特征在于，还包括：
6.根据权利要求1所述的基于计量语言学与llm的智能体裁转换方法，其特征在于，所述体裁编码器的构建方法包括：
7.根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：李溢涵，郭曼，张小川，王紫衡，李周骁尧，张天烁，张晗漪，
申请(专利权)人：中山大学，
类型：发明
国别省市：
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