【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于llama3的英文文本难度判断方法，属于深度学习、自然语言处理、大模型、自然语言生成等相关领域。
技术介绍
1、随着个性化学习需求地增长，英文文本难度判断也成为了实现个性化教育和自适应学习系统的影响因素之一。英文文本的难度判断对于学习者和教育者都是至关重要的，它能够帮助学习者选择最适合当前英语水平的文本材料，提高学习效率和获得良好的学习体验，也能够帮助教育者更有效地制定教学计划，确保学生在进行文本阅读时不会感到过于简单而无聊，也不会因为过于困难而沮丧。因此，采用先进的技术手段来判断文本难度，已成为提升英语文本难度判定准确性的有效方法。
2、自20世纪初，学界便开始了对英文文本难度判断的研究工作，包括使用词汇分析来识别生僻词和高级词汇，分析句子结构的复杂程度，通过可读性公式（如flesch-kincaid）计算可读性分数，以及评估文本的主题复杂性和所需背景知识。此外，还考虑了语境和文化因素对文本理解的影响，结合目标读者的反馈进行综合评估。然而，随着信息时代的到来，文本内容变得更加复杂，而传统的基于规则的方法往往过于简单，缺乏足够的泛化性，难以应对这种复杂性，导致效果不佳，而且在即时性方面也有所欠缺。
3、大型语言模型（llms）如chatgpt，llama3的出现，为英文文本难度的判断带来了转机。llama3模型，作为meta公司发布的最新开源大语言模型，不仅在多语言支持和长文本处理上展现出色，还在常识推理、文本简化等方面表现优异。llama3在英文文本难度判断领域的优势显著，这主要得
技术实现思路
1、本专利技术要解决的技术问题是提供一种基于llama3的英文文本难度判断方法，传统方法对英文文本的难度判断不准确的问题。
2、本专利技术的技术方案是：一种基于llama3的英文文本难度判断方法，具体步骤为：step1：建立语料库，提取预测文本难度时所需要的特征；step2：根据提取的特征，构造训练数据和损失函数；step3：利用训练数据和损失函数完成模型训练，实现英文文本难度判断。
3、step1.1：设语料库，共包括中有n条英文文本，且，表示n条英文文本的难度标签，难度判断分为简单和困难两个程度，每个难度标签包含0或1，其中0代表简单文本，1代表困难文本，所述难度标签与训练数据集相关，以大学英语四六级考试语料为例，四级考试文本难度标签即为0，六级考试文本难度标签即为1；
4、step1.2：设置用于难点词汇提取的提示词模板为，提取难点词汇特征，提示词模板具体为：
5、"这是一段英文文本，具体内容为：；
6、请找出该文本中可能增大阅读难度的单词并以逗号分割"；
7、其中，表示在此处填入文本，将文本填入模板，并输入到大型语言模型中，识别难点词汇，得到m个难点词汇；
8、step1.3：设置用于计算语法树深度（语法树深度是指语法树中从根节点到最深叶子节点的最长路径所经过的节点数量。语法树深度衡量了语法结构的嵌套层级或复杂程度。如句子“the quick brown fox jumps over the lazy dog.”，这棵语法树的最深路径为s → vp → pp → np → dog，即深度为5）的提示词模板为，提取语法树深度特征，提示词模板具体为：
9、"这是一段英文文本，具体内容为：；
10、请直接返回该句子的语法树深度"；
11、其中，表示在此处填入文本，将文本填入提示词模板，并输入到大型语言模型中，获取语法树深度。
12、step2、构造训练数据和损失函数：
13、step2.1：设置用于模型调整的提示词模板，提示词模板具体为：
14、"below is an instruction that describes a task, paired with an inputthat provides further context. write a response that appropriately completesthe request.### instruction:please judge the difficulty of this sentence###input:difficulty words：;syntax tree depth:{t};sentence:{s}### response: "
15、其中，表示在此处填入所述难点词汇，表示在此处填入所述语法树深度，表示在此处填入要判断难度的文本；
16、step2.2：将语料库和所述获得的各句子的难度词汇以及语法树深度，依次输入所述提示词模板，获取训练语料，标签为，完成训练数据构造；
17、step2.3：设置损失函数，除llama3模型使用的自回归损失外，添加难度判断任务损失，设将训练语料输入llama3模型后得到的输出为，若训练初期llama3模型尚未习得输出格式导致既不为0也不为1，则置为1（此处置0同理），随着调整进行，不会出现既不为0也不为1的情况，则难度判断任务损失函数为：
18、
19、所述难度判断任务损失表示预测结果与真实标签的偏差，随着训练的进行，难度判断任务损失不断减小，最后使得llama3模型输出结果拟合难度标签，则训练使用的总损失为llama3模型使用的原始损失和难度判断任务损失两个损失之和，即：
20、
21、其中，表示llama3模型使用的原始损失。
22、step3、训练模型并生成结果：
23、step3.1：使用lora方法通过加载初始llama3训练模型后，载入所述训练数据，再设置所述损失函数，最后完成llama3模型调整；
24、step3.2：使用调本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于Llama3的英文文本难度判断方法，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的基于Llama3的英文文本难度判断方法，其特征在于，所述Step1具体为：
3.根据权利要求2所述的基于Llama3的英文文本难度判断方法，其特征在于，所述Step2具体为：
4.根据权利要求3所述的基于Llama3的英文文本难度判断方法，其特征在于，所述Step3具体为：
【技术特征摘要】
1.一种基于llama3的英文文本难度判断方法，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的基于llama3的英文文本难度判断方法，其特征在于，所述step1具体为：
3.根据权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：王俊，李子杰，孔宪艳，邹伟，甘健侯，周菊香，
申请(专利权)人：云南师范大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。