摘要
本公开实施例涉及一种基于大模型的隐私保护方法、装置、设备及介质,该方法包括:获取用户输入文本中的隐私信息以及隐私信息的实体类型标识;根据用户输入文本和实体类型标识,对隐私信息进行基于上下文的编码处理和基于类型的解码处理,得到隐私信息对应的替代信息;基于隐私信息和替代信息之间的对应关系,对用户输入文本进行基于问答模型的脱敏问答并恢复隐私信息,生成用户输入文本的应答文本。从而,提高了替代信息上下文语义的连贯性和完整性,以及替代信息与隐私信息的实体类型一致性,降低了将隐私信息替换为替代信息对脱敏问答的影响,在脱敏问答过程中保护了用户隐私,又使得最终生成的应答文本具有更好的准确性以及文本连贯性。
技术关键词
文本
隐私保护方法
问答模型
标识
样本
语义向量
实体识别模型
解码器
隐私保护装置
编码器
字符
生成用户
电子设备
处理器
关系
可读存储介质
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文本特征向量
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节点
气体超声波流量计
卷积神经网络模型
故障诊断方法
回波
样本