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申请/专利权人：图灵人工智能研究院(南京)有限公司
摘要：本发明公开了一种LLM翻译示例选择方法、系统、电子设备及存储介质，所述方法包括步骤：对候选示例集进行聚类；遍历候选示例集中的示例，计算综合评价函数；将使综合评价函数取得最大值的示例移动到已选示例集中；循环执行上述筛选步骤，直到已选示例集中的示例数量达到设定数量。本发明旨在解决当前LLM翻译示例选择方法中存在的问题，即过于依赖单一指标导致选择示例过于一致且存在信息冗余的情况。本发明通过引入单调子模特性，能够灵活整合不同指标，并避免指标之间的互斥现象，从而确保所选择的示例在保证与输入句子相关性的基础上具有更强的多样性，进而提高自然语言的翻译质量。
主权项：1.一种LLM翻译示例选择方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、对候选示例集Q进行聚类，得到M个簇；S2、遍历候选示例集Q中的示例，计算综合评价函数J； ， ， ，其中，R和D分别表示词汇重叠度和词汇多样性，r和d分别为词汇重叠度和词汇多样性的对应计算表达式；e表示N-gram，表示集合中e的数量，表示待翻译句子x中e的数量，v为候选示例集Q中的示例，S为已选示例集，初始为空；Pi表示将候选示例集Q经过聚类之后的第i个簇，sim用于计算v和x之间的相似度；S3、将使综合评价函数取得最大值的示例移动到已选示例集S中；S4、循环执行S2和S3，直到已选示例集S中的示例数量达到设定数量K。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 图灵人工智能研究院(南京)有限公司 一种LLM翻译示例选择方法、系统、电子设备及存储介质
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