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基于大模型上下文学习的未知意图识别方法
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作者 孙颢原 刘莹君 +3 位作者 于莉娜 纪涛 张圳锡 吴继冰 《网络安全与数据治理》 2025年第11期38-44,共7页
面对现代化战争的复杂态势,精准的意图识别技术可实现对指挥人员需求的高效理解与精准捕捉,提升决策准确率和敏捷性。现有意图识别方法通常需要大量人工标注的数据进行训练,带来了高昂的成本,并且对于新意图的识别效果较差。为此,提出... 面对现代化战争的复杂态势,精准的意图识别技术可实现对指挥人员需求的高效理解与精准捕捉,提升决策准确率和敏捷性。现有意图识别方法通常需要大量人工标注的数据进行训练,带来了高昂的成本,并且对于新意图的识别效果较差。为此,提出了基于大语言模型(Large Language Models,LLMs)上下文学习的创新解决办法,充分利用大模型的通用语言能力和指令遵循能力,仅需使用少量样本并无需训练,便可完成已知意图识别与新意图发现任务,为意图识别提供了一种新型高效的解决方案。 展开更多
关键词 大语言模型 上下文学习 提示词工程 意图识别
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