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龙图腾网获悉武汉览山科技有限公司;武汉科技大学申请的专利基于少量样本的自适应模板重构方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119807421B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510297339.0，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权基于少量样本的自适应模板重构方法及系统是由王政;刘茂福;孙熠衡设计研发完成，并于2025-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于少量样本的自适应模板重构方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于少量样本的自适应模板重构方法及系统，属于自然语言处理领域，包括：S1、基于少量样本数据构建初始提示模板；S2、将所述初始提示模板输入大语言模型生成问题池；S3、利用大语言模型生成答案池；S4、通过多层次相似性比较模块对所述答案池中的答案进行筛选和聚类分析，并通过模型自反馈机制动态调整多层次相似性比较模块中相似性计算的权重参数，得到筛选后答案的总体得分；S5、计算各答案群组的综合相似性得分，并对各答案群组进行专家评分，基于综合相似性得分和专家评分对初始提示模板进行重构；S6、将所述重构后提示模板输入大语言模型进行迭代更新，直至获得最终答案。

本发明授权基于少量样本的自适应模板重构方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于少量样本的自适应模板重构方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、基于少量样本数据构建初始提示模板，所述初始提示模板包含任务背景描述、上下文信息及待补全部分； S2、将所述初始提示模板输入大语言模型，通过特定指令、代理指令和示例指令生成问题池； 所述问题池的生成具体包括：将所述初始提示模板输入大语言模型进行实体扩展，得到实体集合，基于实体集合对初始提示模板进行关键词补充，并调整关键词的权重，权重更新公式为： ； 其中，表示第f个关键词在t+1轮的权重值，表示第f个关键词在第t轮的权重值，表示相关性评价的调节参数，表示关键词与上下文Context的相关性评价值，表示第f个关键词，表示当前的上下文环境，表示频率评价的调节参数，表示关键词在文本中出现的频率； 将扩展后的关键词分为核心关键词、次级关键词和背景关键词三类，并通过差异化初始权重进行优先级排序，得到关键词序列；其中初始权重为： ； 其中，表示第f个关键词的初始权重值，f表示关键词的索引，表示权重调节系数，表示第f个关键词，表示优先级评分函数； 将关键词序列结合特定指令、代理指令和示例指令生成多个问题变体，形成初始问题池； 对初始问题池进行去重和筛选，得到筛选后的问题池； S3、利用所述大语言模型对问题池中的每个问题进行回答，生成答案池； S4、通过多层次相似性比较模块对所述答案池中的答案进行筛选和聚类分析，得到筛选后的答案池和筛选后的答案群组，并通过模型自反馈机制动态调整多层次相似性比较模块中相似性计算的权重参数，得到筛选后答案的总体得分； S5、基于各答案群组中答案的总体得分计算各答案群组的综合相似性得分，并对各答案群组进行专家评分，基于综合相似性得分和专家评分构建示例，基于示例对初始提示模板进行重构，得到重构后提示模板； S6、将所述重构后提示模板输入大语言模型进行迭代更新，直至获得最终答案。

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