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题名Gov_GLM:基于ChatGLM的政务助手系统
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作者
蒙醒
陈亮
王珺琳
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机构
沈阳理工大学自动化与电气工程学院
沈阳理工大学信息科学与工程学院
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出处
《通信与信息技术》
2025年第2期130-135,共6页
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文摘
近年来,生成式大型语言模型在人工智能领域取得了显著的技术进展。因其在自然语言处理和文本分析方面的强大能力得到包括政务在内的多个领域的广泛应用。然而,国家政策涉及复杂逻辑知识和解释性问题使用户难以解读。针对这些问题,通过使用Lora方法对ChatGLM模型进行重参数化微调,增强模型政务知识处理能力,并构建相应Prompt以优化模型问答意图理解能力。实验研究表明,问答系统的准确性和完整性均高于对比模型。通过在自制政务服务问答对话数据集上验证,Gov_GLM的BLEU分数达到75.2%,模型的准确性提高,显著降低系统问答结果的复杂度,辅助用户更好地解读政务信息。
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关键词
ChatGLM
政务问答
Lora方法
PROMPT
BLEU
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Keywords
ChatGLM
Government questions and answers
Lora method
Prompt
BLEU
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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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