基于实例提示词的域自适应方法、装置、设备及存储介质与流程

本发明涉及域自适应领域，尤其涉及一种基于实例提示词的域自适应方法、装置、设备及存储介质。

背景技术：

1、近年来，随着计算能力的提升和数据资源的丰富，大模型在很多自然语言处理(nlp)任务上取得了显著的性能提升，比如文本分类、情感分析、语言翻译、文本生成等。在某些基准测试中，大模型的性能甚至超过了人类。然而，这些模型往往依赖于一个重要的假设，即训练集和测试集来自同一个底层分布(也就是独立同分布)。这个假设在现实中可能并不总是成立，因为文本可能来自许多不同的来源，每个来源都具有独特的分布属性。因此，当这些模型遇到与训练数据分布不匹配的输入时，它们可能无法正确理解和处理这些输入，导致预测结果不准确甚至错误。这就提出了一个重要的挑战，即如何让这些模型在面对与训练分布不同的输入时，仍能保持较高的预测准确性。在nlp领域，有许多研究正在尝试解决这个问题。

2、例如，有些研究采用域适应方法(如迁移学习、自适应学习或在线学习等技术)，通过使模型适应新的输入分布来减轻out-of-distribution问题。现有的域适应方法主要通过重构或转换源域和目标域的特征，主要有特征的适应和实例的适应，特征适应将源域和目标域的特征提取到一个共同的特征空间中，使得在这个空间中源域和目标域的距离足够近，从而对齐二者，进而提升目标域的性能。如果源域中有部分数据与目标域类似，可以对这些数据进行加权处理，使用这些数据训练出来的模型在目标域上的效果就会比较好。

3、然而，现有的域适应方法也存在一些局限性：首先受限于自编码器的特征表示能力，基于重构的域适应方法需要使用编码器来学习源域和目标域的特征表示，但编码器的特征表示能力可能限制了域适应的效果。然后需要有标签的目标域数据，基于样本生成的域适应方法需要合成带标签的目标域样本，但合成样本的质量可能受到多种因素的影响，比如源域和目标域的样本分布差异、模型本身的性能等。上述问题促使一个能适应任何数据源的域自适应系统成为一项极具应用前景的工作。

技术实现思路

1、本发明的主要目的在于提供一种基于实例提示词的域自适应方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有自然语言处理(nlp)模型在不同领域间适应性差的技术问题。

2、为实现上述目的，本发明提供一种基于实例提示词的域自适应方法，所述基于实例提示词的域自适应方法包括以下步骤：

3、选择任务模型，接收输入任务模型的实例，根据所述任务模型的源域为所述实例生成文本提示词；

4、将所述文本提示词分解为域名与特征词，根据所述域名与所述特征词确定所述实例的目标源域提示词；

5、将所述目标源域提示词与所述实例作为所述任务模型的输入，获得所述任务模型的目标输出。

6、可选地，所述根据所述域名与所述特征词确定所述实例的目标源域提示词的步骤包括：

7、基于互信息的方法，对所述域名与所述特征词按照预设规则进行打分，根据分数从所述域名与所述特征词中提取所述实例的目标源域提示词。

8、可选地，所述根据分数从所述域名与所述特征词中提取所述实例的源域提示词的步骤包括：

9、根据所述分数筛选出预设数量的特征词作为候选源域提示词；

10、将所述候选源域提示词进行组合，得到所述实例的目标源域提示词。

11、可选地，所述将所述文本提示词分解为域名与特征词的步骤包括：

12、对所述文本提示词进行预处理，所述预处理包括分词、去停用词标记化过程，获取预处理文本；

13、从所述预处理文本中提取域名与特征词。

14、可选地，所述从所述预处理文本中提取域名与特征词的步骤包括：

15、利用预定义的域名列表从所述预处理文本中选择所述域名；

16、从所述预处理文本中选择与所述域名关联的所述特征词。

17、可选地，所述根据所述任务模型的源域为所述实例生成文本提示词的步骤包括：

18、分析所述实例的文本信息，提取所述实例的关键特征与背景信息；

19、根据所述源域的特征和所述实例的关键特征与背景信息生成初步的文本提示词模版；

20、优化所述文本提示词模版，得到所述文本提示词。

21、可选地，所述根据所述任务模型的源域为所述实例生成文本提示词的步骤包括：

22、将所述实例进行编码，生成高维特征表示，通过解码器将所述高维特征表示转换为所述源域的特征表示；

23、根据所述源域的特征表示生成所述实例的文本提示词。

24、进一步地，为实现上述目的，本发明还提供一种基于实例提示词的域自适应装置，所述基于实例提示词的域自适应装置包括：

25、接收模块，选择任务模型，接收输入任务模型的实例，根据所述任务模型的源域为所述实例生成文本提示词；

26、生成模块，将所述文本提示词分解为域名与特征词，根据所述域名与所述特征词确定所述实例的目标源域提示词；

27、输出模块，将所述目标源域提示词与所述实例作为所述任务模型的输入，获得所述任务模型的目标输出。

28、进一步地，为实现上述目的，本发明还提供一种基于实例提示词的域自适应设备，所述基于实例提示词的域自适应设备包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的基于实例提示词的域自适应程序，所述基于实例提示词的域自适应程序被所述处理器执行时实现如上述所述的基于实例提示词的域自适应方法的步骤。

29、进一步地，为实现上述目的，本发明还提供一种存储介质，所述存储介质上存储有基于实例提示词的域自适应程序，所述基于实例提示词的域自适应程序被处理器执行时实现如上所述的基于实例提示词的域自适应方法的步骤。

30、本发明涉及一种基于实例提示词的域自适应方法，通过选择任务模型，接收输入实例，并根据任务模型的源域生成与实例相关的文本提示词。将文本提示词分解为域名与特征词，根据域名与特征词确定实例的目标源域提示词，再关联目标源域提示词与实例，作为任务模型的新输入，获得任务模型的目标输出。本发明通过生成独特的文本提示词，并结合自回归提示学习算法，有效地提高了模型在不同领域数据上的适应性和性能。系统可以适应任何目标领域，不需要对目标域的数据有严格要求，通过生成独特的提示词，能够有效提高模型在未知域的预测准确性。

技术特征：

1.一种基于实例提示词的域自适应方法，其特征在于，所述基于实例提示词的域自适应方法包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的基于实例提示词的域自适应方法，其特征在于，所述根据所述域名与所述特征词确定所述实例的目标源域提示词的步骤包括：

3.如权利要求2所述的基于实例提示词的域自适应方法，其特征在于，所述根据分数从所述域名与所述特征词中提取所述实例的源域提示词的步骤包括：

4.如权利要求1所述的基于实例提示词的域自适应方法，其特征在于，所述将所述文本提示词分解为域名与特征词的步骤包括：

5.如权利要求4所述的基于实例提示词的域自适应方法，其特征在于，所述从所述预处理文本中提取域名与特征词的步骤包括：

6.如权利要求1所述的基于实例提示词的域自适应方法，其特征在于，所述根据所述任务模型的源域为所述实例生成文本提示词的步骤包括：

7.如权利要求1所述的基于实例提示词的域自适应方法，其特征在于，所述根据所述任务模型的源域为所述实例生成文本提示词的步骤包括：

8.一种基于实例提示词的域自适应装置，其特征在于，所述基于实例提示词的域自适应装置包括：

9.一种基于实例提示词的域自适应设备，其特征在于，所述基于实例提示词的域自适应设备包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可以在所述处理器上运行的基于实例提示词的域自适应程序，所述基于实例提示词的域自适应程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的基于实例提示词的域自适应方法的步骤。

10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有基于实例提示词的域自适应程序，所述基于实例提示词的域自适应程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的基于实例提示词的域自适应方法的步骤。

技术总结
本发明涉及一种基于实例提示词的域自适应方法，通过选择任务模型，接收输入实例，并根据任务模型的源域生成与实例相关的文本提示词。将文本提示词分解为域名与特征词，根据域名与特征词确定实例的目标源域提示词，再关联目标源域提示词与实例，作为任务模型的新输入，获得任务模型的目标输出。本发明通过生成独特的文本提示词，并结合自回归提示学习算法，有效地提高了模型在不同领域数据上的适应性和性能。系统可以适应任何目标领域，不需要对目标域的数据有严格要求，通过生成独特的提示词，能够有效提高模型在未知域的预测准确性。

技术研发人员：吴建汉,王健宗,黄章成
受保护的技术使用者：平安科技（深圳）有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/12/5