【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能，具体涉及一种规则约束的答复数据生成方法、装置、计算设备、计算机存储介质及计算机程序产品。
技术介绍
1、随着人工智能技术的不断发展，基于大模型的智能问答极大丰富了用户的工作与生活。其中，为了使得答复数据符合特定领域要求或者价值观要求，通常需要对答复数据进行相应规则的约束，如特定领域规则约束、价值观约束等等。
2、然而，专利技术人在实施过程中发现，现有技术中基于大模型生成规则约束的答复数据过程中，存在首词延迟，并且存在模型灵活性差的弊端。
技术实现思路
1、鉴于上述问题，提出了本申请以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的规则约束的答复数据生成方法、装置、计算设备、计算机存储介质及计算机程序产品。
2、根据本申请第一方面，提供了一种规则约束的答复数据生成方法，包括：
3、获取问题数据；
4、基于所述问题数据的已生成词元序列，利用提议模型生成所述问题数据的第i个词元位的至少一个候选词元；
5、利用残差对...
【技术保护点】
1.一种规则约束的答复数据生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用残差对齐模型计算每个候选词元的重要性权重包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述每个候选词元的重要性权重，得到所述第i词元位的答复词元包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对每个候选词元的重要性权重进行归一化处理，得到每个候选词元的分类概率包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对每个候选词元的重要性权重进行归一化处理，得到每个候选词元的分类概率包括：
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【技术特征摘要】
1.一种规则约束的答复数据生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用残差对齐模型计算每个候选词元的重要性权重包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述每个候选词元的重要性权重，得到所述第i词元位的答复词元包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对每个候选词元的重要性权重进行归一化处理，得到每个候选词元的分类概率包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对每个候选词元的重要性权重进行归一化处理，得到每个候选词元的分类概率包括：
6.根据权利要求1-5中任一项所述的方法，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘毅，毛震东，郭俊波，李君，张勇东，
申请(专利权)人：人民网股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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