语言处理模型训练方法及装置、问题处理方法及装置与流程

本说明书实施例涉及计算机，特别涉及一种语言处理模型训练方法及装置、问题处理方法及装置。本说明书一个或多个实施例中同时涉及一种医学问题处理方法及装置，一种计算设备，一种计算机可读存储介质以及一种计算机程序产品。

背景技术：

1、在信息爆炸的时代，海量数据的快速增长给人们在进行信息筛选和处理时带来了巨大的挑战。尤其是在一些专业科研领域(如医学科研领域)，随着科研文献数量的激增，科研人员面临如何准确、高效地从众多科研文献中提取关键信息的难题。

2、传统的信息检索方法往往难以应对这种挑战，因为科研文献过长的文本虽然包含了丰富的背景和细节，但也导致了大量的信息冗余，降低了阅读效率；那么这种传统的信息检索方法就无法快速定位到真正重要的文献内容，进而影响到从众多科研文献中提取关键信息的检索准确性和效率。

3、因此，如何从大量的文本数据中快速定位到关键信息，提高关键信息的检索准确性和效率成为了亟待解决的问题。

技术实现思路

1、有鉴于此，本说明书实施例提供了一种语言处理模型训练方法及装置、问题处理方法及装置。本说明书一个或者多个实施例同时涉及一种医学问题处理方法及装置，一种计算设备，一种计算机可读存储介质以及一种计算机程序产品，以解决现有技术中存在的无法从大量的文本数据中快速定位到关键信息，降低关键信息的检索准确性和效率的技术缺陷。

2、根据本说明书实施例的第一方面，提供了一种语言处理模型训练方法，包括：

3、确定目标文本，并生成所述目标文本对应的文本问题；

4、将所述目标文本、所述目标文本对应的文本问题、文本要点生成提示文本，输入初始语言处理模型，获得所述文本问题对应的文本要点；

5、根据所述目标文本、所述目标文本对应的文本问题、所述文本问题对应的文本要点，构建文本训练数据；

6、根据所述文本训练数据，训练所述初始语言处理模型，获得目标语言处理模型。

7、根据本说明书实施例的第二方面，提供了一种语言处理模型训练装置，包括：

8、确定模块，被配置为确定目标文本，并生成所述目标文本对应的文本问题；

9、要点获得模块，被配置为将所述目标文本、所述目标文本对应的文本问题、文本要点生成提示文本，输入初始语言处理模型，获得所述文本问题对应的文本要点；

10、训练数据构建模块，被配置为根据所述目标文本、所述目标文本对应的文本问题、所述文本问题对应的文本要点，构建文本训练数据；

11、训练模块，被配置为根据所述文本训练数据，训练所述初始语言处理模型，获得目标语言处理模型。

12、根据本说明书实施例的第三方面，提供了一种问题处理方法，包括：

13、接收目标问题，将所述目标问题输入目标语言处理模型，获得所述目标问题对应的文本要点，其中，所述目标语言处理模型为根据上述语言处理模型训练方法训练获得；

14、根据所述文本要点，确定所述文本要点对应的目标文档；

15、将所述目标问题、所述文本要点、所述目标文档，输入所述目标语言处理模型，获得所述目标问题对应的目标答案。

16、根据本说明书实施例的第四方面，提供了一种问题处理装置，包括：

17、要点获得模块，被配置为接收目标问题，将所述目标问题输入目标语言处理模型，获得所述目标问题对应的文本要点，其中，所述目标语言处理模型为根据上述语言处理模型训练方法训练获得；

18、文档确定模块，被配置为根据所述文本要点，确定所述文本要点对应的目标文档；

19、答案生成模块，被配置为将所述目标问题、所述文本要点、所述目标文档，输入所述目标语言处理模型，获得所述目标问题对应的目标答案。

20、根据本说明书实施例的第五方面，提供了一种医学问题处理方法，包括：

21、接收目标医学问题，将所述目标医学问题输入目标语言处理模型，获得所述目标医学问题对应的医学文本要点，其中，所述目标语言处理模型为根据上述语言处理模型训练方法训练获得；

22、根据所述医学文本要点，确定所述医学文本要点对应的目标医学文档；

23、将所述目标医学问题、所述医学文本要点、所述目标医学文档，输入所述目标语言处理模型，获得所述目标医学问题对应的目标医学答案。

24、根据本说明书实施例的第六方面，提供了一种医学问题处理装置，包括：

25、医学要点获得模块，被配置为接收目标医学问题，将所述目标医学问题输入目标语言处理模型，获得所述目标医学问题对应的医学文本要点，其中，所述目标语言处理模型为根据上述语言处理模型训练方法训练获得；

26、医学文档确定模块，被配置为根据所述医学文本要点，确定所述医学文本要点对应的目标医学文档；

27、医学答案生成模块，被配置为将所述目标医学问题、所述医学文本要点、所述目标医学文档，输入所述目标语言处理模型，获得所述目标医学问题对应的目标医学答案。

28、根据本说明书实施例的第七方面，提供了一种计算设备，包括：

29、存储器和处理器；

30、其中，存储器用于存储计算机程序/指令，处理器用于执行计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现上述语言处理模型训练方法、问题处理方法、或者医学问题处理方法的步骤。

31、根据本说明书实施例的第八方面，提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现上述语言处理模型训练方法、问题处理方法、或者医学问题处理方法的步骤。

32、根据本说明书实施例的第九方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现上述语言处理模型训练方法、问题处理方法、或者医学问题处理方法的步骤。

33、本说明书一个实施例实现了一种语言处理模型训练方法，该方法在确定目标文本以及生成目标文本对应的文本问题的情况下，根据该目标文本对应的文本问题、结合文本要点生成提示文本，引导初始语言处理模型基于目标文本，生成该文本问题对应的文本要点，使得初始语言处理模型根据该文本问题更好地理解查询者的真实意图，从而能够挖掘出该目标文本隐藏在表面文字之下的潜在信息，同时还使得该初始语言处理模型更加注重语义理解，通过语义分析，识别出目标文本中词语之间的关系、句子的意义以及目标文本的整体意图，从而提取出更高层次的信息，进而使得提取出的该文本要点与该目标文本对应的文本问题强相关。

34、再根据目标文本、目标文本对应的文本问题、与该文本问题强相关的文本要点，构建文本训练数据，对初始语言处理模型进行模型训练，获得目标语言处理模型；使得后续应用该目标语言处理模型的具体场景中，在输入某个目标问题的情况下，即可根据该目标语言处理模型快速且准确的获得该目标问题对应的文本要点，从而根据该文本要点与目标文本之间的对应关系，快速且准确的从大量的文本数据中，定位到该目标问题对应的目标文本，进行问题回复，提高关键信息的检索准确性和效率。