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申请/专利权人：北京尚博信科技有限公司
申请日：2024-05-06
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118261162A
主分类号：G06F40/30
分类号：G06F40/30;G06F40/284;G06F18/22;G06F18/2411;G06F40/216;G06F40/295;G06N20/10
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明涉及自然语言处理技术领域，提出了基于大语言模型的自然语言数据分析方法及系统，包括：根据需要进行自动文摘的文档获取语句数据序列，建立历史数据库；获取词语的命名左方向倾斜度和命名右方向倾斜度，结合历史数据库建立词语方向分类模型，使用词语方向分类模型划分出语句数据序列的长实体，获取长实体命名向量；确定第二语句序列，获取第二语句序列的语义模式稳定系数，进而获取专有词汇筛选权重，获取语句模式相似指数，根据语句模式相似指数对文档进行自动文摘，完成基于大语言模型的自然语言数据分析。本发明解决文档文本中不同词语信息权重相同，导致基于统计特征获取的摘要质量不佳的问题。
主权项：1.基于大语言模型的自然语言数据分析方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：对需要进行自动文摘的文档的文本数据进行预处理，获取文档的语句数据序列，建立历史数据库；获取不同词语之间的基础词共存剥离权重，获取词语的命名左方向倾斜度和命名右方向倾斜度，结合历史数据库建立词语方向分类模型，使用词语方向分类模型获取词语的最优命名方向，建立语句数据序列的无向图，划分出语句数据序列的长实体，获取长实体命名向量；根据语句数据序列内是否包含长实体确定第二语句序列，确定第二语句序列的语义不移度和语句模式主题矩阵，根据第二语句序列的语义不移度之间的差异，获取第二语句序列的语义模式稳定系数，确定两个第二语句序列中同态长实体，进而获取两个第二语句序列的专有词汇筛选权重，根据两个第二语句序列的专有词汇筛选权重、长实体同态数、语义模式稳定系数和语句模式主题矩阵之间的差异，获取两个第二语句序列的语句模式相似指数，根据语句模式相似指数对文档进行自动文摘，完成基于大语言模型的自然语言数据分析。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京尚博信科技有限公司 基于大语言模型的自然语言数据分析方法及系统
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