检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:郭利荣 梁玉琪 廖文亦 GUO Lirong;LIANG Yuqi;LIAO Wenyi
机构地区:[1]中数通信息有限公司郭利荣大数据工作室,广东广州510630
出 处:《信息技术与信息化》2024年第2期204-207,共4页Information Technology and Informatization
摘 要:在过去很长一段时间内,文本生成式模型给世界带来了巨大的影响,在传统的自然语言处理领域(NLP)根据一段文本生成摘要一直是一个火热的问题,但是生成的摘要缺乏分析思维和数据展现。因此文本摘要生成存在着很大的缺陷,为了解决这一问题涌现了许多基于表格和文本联合的多模态工作,但是训练是昂贵的。基于LLM(large language model)应用的Langchain框架中的Agent能力是值得尝试的工具,基于Agent实现LLM的自动调用统计,实现数据统计摘要生成,最后使用科大讯飞的星火spark作为评测模型,在本地构建的数据集中汇报自评7.54分,讯飞星火Spark评价7.52分(满分为10分)。
分 类 号:TP391.1[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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