本项技术革新提出了一种依托于大型语言模型的古汉语智能解析方法。该方法通过运用检索增强生成技术构建历史信息知识库,并在此基础上,设计出一系列紧密相连的链式思维提示机制,旨在引导大型语言模型更精准地理解和解析古汉语文本。
背景技术
随着全球化进程的加快和文化交流的深入,古代汉语作为中华文化的瑰宝,其重要性日益凸显。古代汉语不仅是研究中国历史、哲学和文学的重要工具,也是传承中华文明、增强文化自信的重要载体。然而,理解古汉语会存在许多挑战,例如语料库稀缺、语言结构复杂、词义多变以及历史文化背景深厚,这些都增加了理解的难度。因此,准确理解和翻译古代汉语对于促进文化交流、深化历史研究具有重要意义。
目前理解古代汉语句子的关键任务包括词义消歧和文本翻译。词义消歧旨在根据其上下文选择多义词最合适的含义。对于文本翻译,传统方法采用编码器-解码器方法来实现句子的直译。但是,由于历史背景不足,传统模型经常出现语义不准确的问题。此外,这些模型通常需要计算编码技能,这限制了它们的可访问性并降低了它们对教育场景的适用性。
针对词义消歧和文本翻译,现有的技术方案有以下方法:
a)在词义消歧部分,其主要是将其视为分类问题,使用包含上下文和词注释的词嵌入方法,并利用K最邻近来推断单词ji的含义;
b)在文本翻译部分,其主要是利用特定的预训练模型,采用编码器—解码器的框架来完成文本翻译任务。
随着大模型的出现,它们可以通过提供丰富的历史背景,并于用户进行互动,并增强语言理解能力,从而提高生成内容的可解释性。但是,大模型有时会产生虚假内容,这可能在教育场景中误导用户。此外,大模型推理过程需要高昂的计算成本,并且其训练和部署也消耗大量资源。
另一方面,评估大模型的生成能力对于衡量其有效性至关重要。总的来说,当前用于评估生成内容质量的指标通常分为以下几类:
a)基于词重叠的评价指标,通过评估翻译文本与标准翻译之间的分词重叠来衡量质量;
b)基于词向量的评价指标,将文本转换为向量表示,在低维语义空间进行比较;
c)基于语言模型的评价指标,利用预训练模型评估翻译文本与标准翻译之间的语义和语法的一致性。
然而,基于词重叠的评价指标要求翻译的精准性,无法识别同义字段,且高度依赖于外部数据库;基于词向量的评价指标对词汇的多义性考虑不足,同时也忽略了语序和句法结构;基于语言模型的评价指标,其虽缓和了上述两种方法的局限性,但还是无法解决包含有用但额外的信息以及对原词过于详细的解释的情况。
实现思路