一种生成式文本摘要模型内在幻觉问题的优化方法

本发明涉及自然语言处理技术领域，特别涉及一种生成式文本摘要模型内在幻觉问题的优化方法，包括：获取生成式文本摘要模型与源文本数据；对模型进行迭代更新，得到第一文本摘要模型与候选摘要；计算候选摘要的多粒度质量特征，并对第一文本摘要模型进行训练，得到第二文本摘要模型；识别并验证源文本数据和候选摘要的关键实体，得到内容忠实性表示；将候选摘要、多粒度质量特征与内容忠实性表示融合，得到优化后的摘要生成特征；采用第二文本摘要模型对优化后的摘要生成特征进行处理，得到优化幻觉现象的摘要文本；本发明可以有效减少生成式文本摘要模型中普遍存在的幻觉现象，并且具有普适性强的特点。