一种基于全局-局部特征融合的大模型幻觉文本检测方法

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一种基于全局-局部特征融合的大模型幻觉文本检测方法
申请号:CN202510097394
申请日期:2025-01-22
公开号:CN120045692A
公开日期:2025-05-27
类型:发明专利
摘要
一种基于全局‑局部特征融合的大模型幻觉文本检测方法,涉及生成式大模型中文本幻觉的检测领域,通过构建局部文本特征提取模块对文本提取局部特征、构建全局文本特征提取模块对文本提取全局特征,然后通过控制特征融合的参数以此来控制局部文本特征和全局文本特征融合的效果,使模型学到更丰富的文本特征信息,有效的检测生成式大模型输出中的幻觉文本。提高大模型在低错误率领域的可信性、可靠性,提升用户对生成式大模型的信任度。
技术关键词
文本检测方法 卷积模块 特征提取模型 多头注意力机制 压缩特征 LSTM模型 特征提取模块 答案 大语言模型 错误率 序列 参数