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申请/专利权人：合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)
申请日：2024-03-28
公开（公告）日：2024-06-04
公开（公告）号：CN117971704B
主分类号：G06F11/36
分类号：G06F11/36;G06F18/232
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.04#授权;2024.05.21#实质审查的生效;2024.05.03#公开
摘要：本发明涉及编程教育技术领域，公开了一种青少年编程场景的自我引导代码纠错数据集生成方法，包括：收集青少年编程场景的题目；抽取部分题目，编写结构化提示词一，通过大语言模型生成错误代码并传入编译器，获取报错信息，对报错信息进行聚类得到聚类信息；将编程时的错误代码，作为样例池的种子样例；通过对样例池中的种子样例进行少样本学习，生成样例池所对应的错误类别的错误代码；结合所述聚类信息对生成的错误代码进行判优，将符合判优条件的错误代码保存至样例池，对不符合判优条件的错误代码利用编译器的报错信息进行二次代码生成或者舍弃；保证了生成数据集的质量，解决了代码纠错数据集构建成本大的问题。
主权项：1.一种青少年编程场景的自我引导代码纠错数据集生成方法，使用青少年编程场景真实样本，融合编译器报错信息，通过对话式大语言模型自我引导生成代码纠错数据，具体包括以下步骤：S1：收集青少年编程场景的题目；所述题目包括题目描述和正确代码；S2，重复如下操作，直至聚类簇的个数不再发生变化：从所有题目中抽取部分题目，编写结构化提示词一，通过对话式大语言模型生成错误代码，并将错误代码传入编译器，获取报错信息，通过AP聚类算法对编码后的报错信息进行聚类，得到聚类簇的聚类信息；每个聚类簇表示一种错误类别；S3：针对每种错误类别设置样例池，将实际编程时编写的具有相应错误类别的错误代码，作为样例池的种子样例；S4：针对每道题目的每种错误类别，编写结构化提示词二，通过对话式大语言模型针对所述错误类别对应的样例池中的种子样例进行少样本学习，生成样例池所对应的错误类别的错误代码；将对话式大语言模型生成的错误代码输入编译器，并结合所述聚类信息对生成的错误代码进行判优，将符合判优条件的错误代码保存至样例池，对不符合判优条件的错误代码利用编译器的报错信息进行二次代码生成或者舍弃；各样例池中保存的错误代码以及对应的题目描述即为所述代码纠错数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室) 一种青少年编程场景的自我引导代码纠错数据集生成方法
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