一种基于大模型的古汉语理解方法

本发明提出一种基于大语言模型的古汉语理解方法，包括，利用检索增强生成技术，搭建历史信息知识库；结合历史信息知识库，设计环环相扣的链式思维提示机制，以指导大语言模型进行逐步的、可解释的推理过程，得到相关历史背景和词义分析及翻译结果；采用对比学习结合知识蒸馏的方法，微调小参数模型，将翻译和知识推理能力从大参数模型转移到小参数模型；引入一种基于迭代词对齐的生成式评估指标，输出模型翻译的指标评分。通过在真实数据集上的实验，本发明能够生成高质量的历史背景分析和准确的语义理解，证明了其在古代汉语教育场景中的有效性。