大语言模型领域意图的精准性增强方法
Intention recognition accuracy enhancing method for large language model
江南大学 a. 人工智能与计算机学院; b. 人机融合软件与媒体技术江苏省高校重点实验室, 江苏 无锡 214122
摘要
目前通用大语言模型(如GPT)在专业领域问答应用中存在不稳定性和不真实性。针对这一现象,提出了一种在通用大语言模型上耦合领域知识的意图识别精准性增强方法(EIRDK),其中引入了三个具体策略:a)通过领域知识库对GPT输出结果进行打分过滤;b)训练领域知识词向量模型优化提示语句规范性;c)利用GPT的反馈结果提升领域词向量模型和GPT模型的一致性。实验分析显示,相比于标准的GPT模型,新方法在私有数据集上可以提升25%的意图理解准确性,在CMID数据集上可以提升12%的意图理解准确性。实验结果证明了EIRDK方法的有效性。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(62272201)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.02.0022
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第10期
所属栏目: 大语言模型发展与应用专题
出版页码: 2893-2899
文章编号: 1001-3695(2024)10-002-2893-07
发布历史
[2024-04-19] 优先出版
[2024-10-05] 印刷出版
引用本文
任元凯, 谢振平. 大语言模型领域意图的精准性增强方法 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (10): 2893-2899. (Ren Yuankai, Xie Zhenping. Intention recognition accuracy enhancing method for large language model [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (10): 2893-2899. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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