【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及自然語言處理及機器學習，尤其涉及一種用于提高長文本處理效率和準確率的方法及系統。
技術介紹
1、在自然語言處理(nlp)領域，特別是在面對長文本處理任務，如文本摘要、問答系統和內容生成時，現有技術常常遭遇瓶頸。這些技術包括但不限于傳統的統計方法、機器學習技術以及近年來崛起的深度學習模型，尤其是基于transformer的語言模型，具體為：
2、1)處理長文本的限制。大部分現有模型(如早期的rnn和lstm)在處理長文本時會遇到性能下降，因為這些模型受限于短期記憶問題，即使是使用了注意力機制的transformer模型，當處理的文本長度遠超模型訓練時的文本長度，也會面臨計算資源和時間效率的挑戰；
3、2)計算成本。transformer模型盡管在精確度上有顯著提升，但它們的推理和訓練成本非常高，尤其是在處理長文本時，因為計算復雜度和內存需求會隨文本長度指數增加；
4、3)檢索質量。在檢索增強生成(rag)模型中，如果檢索到的內容與主題不相關或信息重復，會顯著影響輸出結果的質量，而現有的模型很難在沒有大量微調的情況下適應新的或特定領域的長文本內容；
5、4)模型靈活性不足。許多現有模型需要針對特定任務進行大量的重新訓練或微調，這在實際應用中可能成本過高且效率低下；
6、5)缺乏動態優化機制。傳統的處理方案通常不具備在處理過程中動態優化處理路徑的能力，這意味著即使某些處理策略已經被證明是低效的，仍然會消耗寶貴的計算資源。
技術實現思路
1、本專利技術的目的是提供一種用于提高長文本處理效率和準確率的方法及系統，以解決現有自然語言處理技術在處理長文本任務時面臨的主要挑戰，尤其針對檢索增強生成(rag)系統的效率和準確性問題。
2、為實現上述目的，采用以下技術方案：
3、一種用于提高長文本處理效率和準確率的方法，包括如下步驟：
4、s1：對輸入的長文本進行預處理，并將預處理后的長文本分解成一系列的信息單元u1,u2,...,un，其中，每個信息單元包括一段話，或一個段落，或特定的數據塊；
5、s2：對每個信息單元對應生成一個提示路徑p(ui)＝pi1,pi2,...,pik，其中，每個提示路徑代表一種特定的理解或查詢處理角度；
6、s3：基于叉接拓撲結構并行處理每個提示路徑；
7、s4：構建評估模型，并基于評估模型對每個提示路徑在處理的不同階段進行實時評估；
8、s5：動態裁剪評估分數低于預設閾值的提示路徑，并將釋放的資源分配給其他評估分數高于閾值的提示路徑；
9、s6：將裁剪后剩余的提示路徑的輸出結果進行合成，生成最終的輸出。
10、進一步的，所述s2中，提示路徑的生成采用多種啟發式策略，包括基于關鍵詞的理解、基于主題或摘要的理解、基于特定語境或背景的理解、基于信息抽取或特定查詢的策略。
11、進一步的，所述s3中，使用向前和向后連接結構來確保提示路徑之間的相互獨立及信息流，同時，每個提示路徑獨立運行預訓練的變換器模型，以處理其對應的信息單元，其中，變換器模型包括bert或gpt。
12、進一步的，所述s3中，還會對每個提示路徑的重要性進行實時評估，并依據實時評估的結果，動態分配處理資源，其中，每個提示路徑的重要性采用以下公式進行評估：i(p)＝α·s(p)+β·r(p)，其中，s(p)表示提示路徑的信號強度，r(p)表示提示路徑的相關性，α和β是調節參數。
13、進一步的，所述s4中，評估模型采用以下公式進行評估：e(pij)＝wc·c(pij)+wr·r(pij)+wi·i(pij)，其中，wc,wr,wi是權重參數，c,r,i分別代表貢獻度、相關性和信息豐富性的度量。
14、進一步的，所述s6中，采用加權平均算法或高級融合算法將裁剪后剩余的提示路徑的輸出結果進行合成。
15、還提供一種用于提高長文本處理效率和準確率的系統，用于實施上述的方法，包括
16、輸入處理模塊，用于接收輸入的長文本，并對其進行預處理，再分解成一系列的信息單元；
17、提示路徑生成模塊，用于為每個信息單元創建一個提示路徑；
18、并行處理引擎，用于同時執行多個提示路徑的并行處理；
19、實時評估模型，用于對每個提示路徑在處理的不同階段進行實時評估；
20、動態剪枝模塊，用于裁剪評估分數低于預設閾值的提示路徑；
21、結果合成器模塊，用于將裁剪后剩余的提示路徑的輸出結果進行合成，生成最終的輸出。
22、進一步的，所述提示路徑生成模塊采用多種啟發式策略，包括基于關鍵詞的理解、基于主題或摘要的理解、基于特定語境或背景的理解、基于信息抽取或特定查詢的策略；所述并行處理引擎采用叉接拓撲結構，并使用向前和向后連接結構來確保提示路徑之間的相互獨立及信息流，且所述并行處理引擎還會依據對每個提示路徑的重要性進行實時評估的結果，動態分配處理資源。
23、進一步的，所述實時評估模型是基于提示路徑的貢獻度、相關性和信息豐富性進行評估；所述動態剪枝模塊還會基于實時評估模型的反饋，動態調整處理資源的分配。
24、進一步的，還包括
25、輸出優化模塊，用于在結果合成器模塊生成最終結果前，進行語言和邏輯的進一步優化；
26、性能測試模塊，用于評估系統響應時間、準確性和資源使用效率；
27、優化調整模塊，用于根據性能測試模塊的測試結果和用戶反饋，進行系統配置和處理路徑的進一步優化。
28、采用上述方案，本專利技術的有益效果是：
29、1)顯著提高了處理速度。本專利技術由于采用了并行處理多路徑的策略，并結合實時的動態路徑評估與剪輯機制，大幅減少了無效和冗余計算，從而實現了處理速度的顯著提升，尤其在處理大規模文本數據時更為明顯。
30、2)提升輸出結果的準確性與質量。本專利技術通過智能選擇和整合表現最佳的路徑輸出，自動丟棄低質量的處理路徑，確保了最終輸出的準確性和相關性。
31、3)優化資源使用與降低運行成本。本專利技術的動態資源分配和路徑優化機制，避免了對計算資源的無效消耗和過度需求，從而降低了運行成本，且相比于需要大量計算資源的傳統深度學習方法，本專利技術能夠更加經濟地利用現有硬件，減少能耗和維護費用。
32、4)增強系統的適應性與擴展性。本專利技術的超級疊加提示技術能夠輕松應對不同長度和類型的文本處理任務，增強了系統的適應性，此外，該技術框架具有良好的擴展性，可便捷地集成新的處理策略和優化算法，以適應新的業務需求和科技發展。
33、5)支持實時處理需求。本專利技術特別適合那些需要快速響應的實時處理場景，如在線客戶支持、實時新聞生成等，其通過優化后的處理路徑，系統能夠在保證輸出質量的同時，迅速給出響應，極大提升了用戶體驗。
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1.一種用于提高長文本處理效率和準確率的方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述的用于提高長文本處理效率和準確率的方法，其特征在于，所述S2中，提示路徑的生成采用多種啟發式策略，包括基于關鍵詞的理解、基于主題或摘要的理解、基于特定語境或背景的理解、基于信息抽取或特定查詢的策略。
3.根據權利要求1所述的用于提高長文本處理效率和準確率的方法，其特征在于，所述S3中，使用向前和向后連接結構來確保提示路徑之間的相互獨立及信息流，同時，每個提示路徑獨立運行預訓練的變換器模型，以處理其對應的信息單元，其中，變換器模型包括BERT或GPT。
4.根據權利要求1所述的用于提高長文本處理效率和準確率的方法，其特征在于，所述S3中，還會對每個提示路徑的重要性進行實時評估，并依據實時評估的結果，動態分配處理資源，其中，每個提示路徑的重要性采用以下公式進行評估：I(p)＝α·S(p)+β·R(p)，其中，S(p)表示提示路徑的信號強度，R(p)表示提示路徑的相關性，α和β是調節參數。
5.根據權利要求1所述的用于提高長文本處理效率和準確率
6.根據權利要求1所述的用于提高長文本處理效率和準確率的方法，其特征在于，所述S6中，采用加權平均算法或高級融合算法將裁剪后剩余的提示路徑的輸出結果進行合成。
7.一種用于提高長文本處理效率和準確率的系統，用于實施權利要求1～6任意一項所述的方法，其特征在于，包括
8.根據權利要求7所述的用于提高長文本處理效率和準確率的系統，其特征在于，所述提示路徑生成模塊采用多種啟發式策略，包括基于關鍵詞的理解、基于主題或摘要的理解、基于特定語境或背景的理解、基于信息抽取或特定查詢的策略；所述并行處理引擎采用叉接拓撲結構，并使用向前和向后連接結構來確保提示路徑之間的相互獨立及信息流，且所述并行處理引擎還會依據對每個提示路徑的重要性進行實時評估的結果，動態分配處理資源。
9.根據權利要求8所述的用于提高長文本處理效率和準確率的系統，其特征在于，所述實時評估模型是基于提示路徑的貢獻度、相關性和信息豐富性進行評估；所述動態剪枝模塊還會基于實時評估模型的反饋，動態調整處理資源的分配。
10.根據權利要求7所述的用于提高長文本處理效率和準確率的系統，其特征在于，還包括
...【技術特征摘要】
1.一種用于提高長文本處理效率和準確率的方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述的用于提高長文本處理效率和準確率的方法，其特征在于，所述s2中，提示路徑的生成采用多種啟發式策略，包括基于關鍵詞的理解、基于主題或摘要的理解、基于特定語境或背景的理解、基于信息抽取或特定查詢的策略。
3.根據權利要求1所述的用于提高長文本處理效率和準確率的方法，其特征在于，所述s3中，使用向前和向后連接結構來確保提示路徑之間的相互獨立及信息流，同時，每個提示路徑獨立運行預訓練的變換器模型，以處理其對應的信息單元，其中，變換器模型包括bert或gpt。
4.根據權利要求1所述的用于提高長文本處理效率和準確率的方法，其特征在于，所述s3中，還會對每個提示路徑的重要性進行實時評估，并依據實時評估的結果，動態分配處理資源，其中，每個提示路徑的重要性采用以下公式進行評估：i(p)＝α·s(p)+β·r(p)，其中，s(p)表示提示路徑的信號強度，r(p)表示提示路徑的相關性，α和β是調節參數。
5.根據權利要求1所述的用于提高長文本處理效率和準確率的方法，其特征在于，所述s4中，評估模型采用以下公式進行評估：e(pij)＝wc·c(pij)+wr·r(pij)+wi·i...
【專利技術屬性】
技術研發人員：徐雯，徐偉招，胡偉，
申請(專利權)人：深圳夸夸菁領科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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