在过去很长一段时间内,文本生成式模型给世界带来了巨大的影响,在传统的自然语言处理领域(NLP)根据一段文本生成摘要一直是一个火热的问题,但是生成的摘要缺乏分析思维和数据展现。因此文本摘要生成存在着很大的缺陷,为了解决这一问题...在过去很长一段时间内,文本生成式模型给世界带来了巨大的影响,在传统的自然语言处理领域(NLP)根据一段文本生成摘要一直是一个火热的问题,但是生成的摘要缺乏分析思维和数据展现。因此文本摘要生成存在着很大的缺陷,为了解决这一问题涌现了许多基于表格和文本联合的多模态工作,但是训练是昂贵的。基于LLM(large language model)应用的Langchain框架中的Agent能力是值得尝试的工具,基于Agent实现LLM的自动调用统计,实现数据统计摘要生成,最后使用科大讯飞的星火spark作为评测模型,在本地构建的数据集中汇报自评7.54分,讯飞星火Spark评价7.52分(满分为10分)。展开更多
文摘在过去很长一段时间内,文本生成式模型给世界带来了巨大的影响,在传统的自然语言处理领域(NLP)根据一段文本生成摘要一直是一个火热的问题,但是生成的摘要缺乏分析思维和数据展现。因此文本摘要生成存在着很大的缺陷,为了解决这一问题涌现了许多基于表格和文本联合的多模态工作,但是训练是昂贵的。基于LLM(large language model)应用的Langchain框架中的Agent能力是值得尝试的工具,基于Agent实现LLM的自动调用统计,实现数据统计摘要生成,最后使用科大讯飞的星火spark作为评测模型,在本地构建的数据集中汇报自评7.54分,讯飞星火Spark评价7.52分(满分为10分)。
