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摘要：本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于语言大模型的语句生成方法及设备。在本申请实施例中，电子设备通过确定与目标文本相似的候选文本生成SQL语句时使用的第一候选字段，以及确定与目标文本相似的第二候选字段，构建提示词，实现了只将与生成目标文本的SQL语句相关的字段加入到提示词中，减少了提示词的长度，同时提升了SQL语句生成的准确率。

主权项：1.一种基于语言大模型的语句生成方法，其特征在于，所述方法包括：确定待处理的目标文本与数据库中每个文本的第一相似度，并确定对应的第一相似度满足预设的第一筛选条件的候选文本，获取保存的所述候选文本生成SQL语句时使用的第一候选字段；其中，所述数据库中保存有多个文本，以及每个文本生成SQL语句时所使用的候选字段；所述候选字段为目标数据表对应的字段序列；确定所述目标文本与目标数据表中每个字段的第二相似度，并确定对应的第二相似度满足预设的第二筛选条件的第二候选字段；其中，所述目标数据表为预先确定的用于生成所述目标文本的SQL语句的数据表；根据所述第一候选字段和所述第二候选字段，构建提示词，并将所述提示词和所述目标文本输入到语言大模型中，获取所述语言大模型输出的所述目标文本对应的SQL语句；其中，所述根据所述第一候选字段和所述第二候选字段，构建提示词包括：获取预先保存的提示词模板，其中，所述提示词模板中包括用于写入数据表的表信息的第一字段，以及用于写入字段信息的第二字段；将所述第一候选字段和所述第二候选字段确定为目标字段；获取本地保存的所述目标数据表对应的高频字段；将所述高频字段作为所述目标字段；获取保存的所述目标字段的目标字段信息以及所述目标数据表的目标表信息；将所述目标表信息添加到所述提示词模板的所述第一字段，将所述目标字段信息添加到所述提示词模板的所述第二字段；将添加完成的提示词模板确定为所述提示词；其中，所述确定待处理的目标文本与数据库中每个文本的第一相似度包括：针对每个文本，对所述目标文本进行分词；针对所述目标文本的每个分词，确定该分词在该文本中出现的词频；将该文本的文本长度与保存的平均文本长度的比值确定为文本长度系数，并采用所述文本长度系数和预设参数值对所述词频进行更新；根据更新后的词频，确定该分词在该文本中的得分值；确定所述目标文本的每个分词对应的得分值的和值，将所述和值确定为第一子相似度；将该文本和所述目标文本输入到相似度计算模型中，获取所述相似度计算模型输出的第二子相似度；根据所述第一子相似度和所述第二子相似度，确定该文本与所述目标文本的第一相似度；其中，所述预设参数值为ij；若与所述目标文本进行相似度计算的文本为长文本，则将所述i调大，若与所述目标文本进行相似度计算的文本为短文本，则将所述i调小；所述j用于表示文本的重要程度。

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