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申请/专利权人：电子科技大学
摘要：本发明提出了一种基于实词不确定性的大模型低幻觉文本生成方法及系统，方法包括对输入文本进行预处理，将文本字符序列转化为词向量矩阵；将知识库通过文档加载分割、文档嵌入、向量存储转化为向量库，并在检索器加权BM25分数与QLM分数重新排序，以生成知识prompt；将文本预处理的结果和生成的知识prompt输入构建的语言模型模块生成下一个词的概率表；利用实词幻觉最大似然估计权重对语言模型输出的下个词的概率表进行计算实词不确定性分数；根据语言模型输出的概率分布和实词不确定性动态确定解码温度和阈值，核采样解码选择字符。
主权项：1.一种基于实词不确定性的大模型低幻觉文本生成方法，其特征在于，包括：对输入文本进行预处理，将文本字符序列转化为词向量矩阵；将知识库通过文档加载分割、文档嵌入、向量存储转化为向量库，并在检索器加权BM25分数与QLM分数重新排序，以生成知识prompt；将文本预处理的结果和生成的知识prompt输入构建的语言模型模块生成下一个词的概率表；利用实词幻觉最大似然估计权重对语言模型输出的下个词的概率表进行计算实词不确定性分数；根据语言模型输出的概率分布和实词不确定性动态，确定解码温度、阈值，核采样解码选择字符。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学 基于实词不确定性的大模型低幻觉文本生成方法及系统
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