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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明公开了基于结构感知及逐步蒸馏的多跳常识生成方法，具体如下：首先通过基于结构感知的编码器，将自然语言形式表述的前提原子集合映射到一个图结构中，使得模型更准确地捕获实例之间的复杂关系。此外，基于逐步蒸馏提取大模型阐述推理依据的能力，通过少样本思维链提示学习的方式，接着，将上述依据作为额外的信息来源，进行小模型的多任务训练。小模型不仅能够综合考虑多个前提原子，生成正确性较高的假设原子，还能够输出有助于其理解多跳常识推导过程的依据，从而提升多跳常识生成效果。最后，通过大语言模型构建了多跳常识数据集，具有较高的整体性能，生成更为复杂且流畅的假设原子，并维持了较高的正确性与多样性。
主权项：1.一种基于结构感知及逐步蒸馏的多跳常识生成方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：1对于给定的前提原子，定义多跳常识生成任务，2对于给定的一组前提原子集合通过基于结构感知的编码器，将自然语言形式表述的前提原子集合映射到一个图结构中，使得模型更准确地捕获实例之间的复杂关系，3基于逐步蒸馏提取大模型阐述推理依据的能力，通过少样本思维链提示学习的方式，从GPT-4中获取从前提原子集合推导得到标准假设原子的依据，4对所述步骤3得到的依据，将该依据作为额外的信息来源，进行小模型的多任务训练，以提升多跳常识生成效果，5利用大语言模型构造符合常识及知识库知识的多跳常识数据集，验证提出模型的效果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 一种基于结构感知及逐步蒸馏的多跳常识生成方法
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