摘要
本申请提供基于忠实度感知机制的生成式AI文本推理与表征方法,涉及人工智能领域,该方法包括:构建完整思维链,引导生成式分析内容;对完整思维链进行截断,收集由截断思维链引导生成的多个AI分析内容,度量忠实度;计算句子级综合忠实度评分;构建语义向量,整合句子级综合忠实度得到文档级语义向量;进行文档聚合,生成实体级文本语义向量表示;进行结构化任务整合,通过多层感知网络进行处理,完成任务输出。本申请通过结构化推理引导与显式忠实度反馈机制,实现对黑盒模型输出的结构性监管,解决了生成式模型在处理非结构化文本过程中逻辑一致性不足与语义可信度难以量化的问题,增强生成式模型的可控性和可解释性。
技术关键词
语义向量
多层感知网络
表征方法
BERT模型
度量
评分机制
实体
非结构化文本
人工智能模型
逻辑
黑盒模型
模块
可读存储介质
表征系统
处理器
注意力机制
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能耗
动态
超像素分割算法
表征方法
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大语言模型
模型生成方法
模型训练方法
文本
零件