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申请/专利权人：浙江传媒学院
申请日：2024-03-04
公开（公告）日：2024-05-31
公开（公告）号：CN118114630A
主分类号：G06F40/166
分类号：G06F40/166;G06F40/216;G06F40/284;G06F40/30;G06N3/0455
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.18#实质审查的生效;2024.05.31#公开
摘要：本发明提供了一种基于大模型TN‑Bart的新闻生成方法和系统，所述方法包括：获取不同领域和类型的新闻语料数据，并获取每篇新闻数据的标题数据，根据标题数据提取对应新闻语料的提示词；获取提示词的tf‑idf权重，根据所述tf‑idf权重将提示词和对应新闻语料进行拼接，得到拼接语料；对拼接语料进行词嵌入，得到拼接语句的词向量特征，并获取每个词向量的权重特征和位置特征，将所述词向量特征、对应词向量的权重特征和位置特征编码后得到token；将每个token根据上下文语义信息嵌入注意力特征，将嵌入注意力特征的当前token计算和其它token之间的注意力向量系数，采用注意力机制输出对应的新闻数据。
主权项：1.一种基于大模型TN-Bart的新闻生成方法，其特征在于，所述方法包括：获取不同领域和类型的新闻语料数据，并获取每篇新闻数据的标题数据，根据所述标题数据提取对应新闻语料的提示词；获取所述提示词的tf-idf权重，根据所述tf-idf权重将所述提示词和对应新闻语料进行拼接，得到拼接语料；对所述拼接语料进行词嵌入，得到所述拼接语句的词向量特征，并获取每个词向量的权重特征和位置特征，将所述词向量特征、对应词向量的权重特征和位置特征编码后得到token；将每个token根据上下文语义信息嵌入注意力特征，将嵌入注意力特征的当前token计算和其它token之间的注意力向量系数，根据输入的查询语句采用注意力机制输出对应的新闻数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江传媒学院 一种基于大模型TN-Bart的新闻生成方法和系统
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