基于上下文学习示例的侵权检测方法、系统、设备及介质

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基于上下文学习示例的侵权检测方法、系统、设备及介质
申请号:CN202511456160
申请日期:2025-10-13
公开号:CN120930630A
公开日期:2025-11-11
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于上下文学习示例的侵权检测方法、系统、设备及介质,所述方法包括:将当前遍历到的上下文学习示例样本作为待检测上下文学习示例样本;根据待检测上下文学习示例样本的示例前缀文本生成预设数量的邻居前缀文本;将示例前缀文本和预设数量的邻居前缀文本分别输入至大语言模型中,输出多个上下文学习预测示例,并根据多个上下文学习预测示例和待检测上下文学习示例样本计算相似偏差;遍历结束后,根据相似偏差对大语言模型的输出内容进行示例侵权检测。本发明将示例前缀和邻居前缀直接输入至大语言模型中,使得输出的示例直接参与算法的侵权检测过程,无需访问模型内部参数,提高了示例侵权检测的稳定性和准确性。
技术关键词
侵权检测方法 文本 样本 大语言模型 邻居 BERT模型 分词 偏差 掩膜 介质 程序 处理器 检测设备 比率 模块 存储器 算法 参数
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