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申请/专利权人：中国电子科技集团公司第二十八研究所
摘要：本发明提供了一种基于线性回归的大模型答案溯源方法，首先针对跟定问题利用检索增强方法引入外部知识作为上下文，拼接问题和上下文输入模型得到原始答案。其次对上下文断句，依概率对句子进行掩码，排除掩盖的句子形成新的上下文，利用后验概率计算新上下文情况下生成原始答案的概率；该过程重复多次，形成多个掩码数组，概率序对，生成训练数据。最后利用上一步生成的训练数据，训练线性回归模型以预测掩码后的段落生成原始答案的概率，该回归模型的权重矩阵作为上下文中句子重要性衡量指标，权重较大的句子作为答案的来源。经过以上3个步骤，实现了大模型生成答案的追根溯源，从而增强模型的可解释性，有利于用户评估答案的可靠性。
主权项：1.一种基于线性回归的大模型答案溯源方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，通过语义关键词混合搜索的方式引入上下文，拼接问题和答案，输入大模型得到初始答案；步骤2，对上下文断句，对句子进行掩码，排除掩盖的句子形成新的上下文，计算新上下文情况下生成原始答案的概率；步骤3，通过训练线性回归模型，以预测掩码后的段落生成原始答案的概率，回归模型的权重矩阵作为上下文中句子重要性衡量指标，权重最大句子作为答案的来源。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国电子科技集团公司第二十八研究所 一种基于线性回归的大模型答案溯源方法
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