本申请涉及人工智能，尤其涉及一种文章的批改方法和装置。
背景技术：
1、在学生的学习生涯中，每学期需要完成很多单元练习作文和很多篇考试作文，在工作过程中，常常也需要进行材料或文章的撰写。为了提高写作能力，通常需要大量的练习和反馈。然而，由于批改文章和作文的复杂性，需要花费大量时间和精力来完成这项工作。
2、目前，存在各种语言模型来实现对文章的批改，例如npl(neural parallellanguage，神经元并行计算机语言)和llm(large language model，大型语言模型)等。语言模型，尤其是llm一种有前途和具有变革性的技术，近年来迅速发展。这些模型能够生成自然语言文本，并具有许多应用，包括聊天机器人、语言翻译和创意写作。然而，当前语言模型在处理复杂的句法和语义关系的过程中，推理的准确性不够高，而且，随着这些模型的规模增大，使用它们需要的成本和性能要求也增加了。这导致了在大型模型上开发chatgpt等应用程序方面的重大挑战。
技术实现思路
1、针对现有技术存在的问题，本申请提高一种文章的批改方案，该方案能够根据用户的意图生成对应的提示词，便于语言模型的理解，有助于提升语言模型预测的准确性。
2、根据本申请的第一个方面，提供一种文章的批改方法，其特征在于，包括：
3、接收用户的批改文章的指令；
4、根据所述指令生成一个或多个提示词；
5、根据所述一个或多个提示词确定对文章的批改方式；
6、获取待批改文章的内容；以及
7、根据所述批改方式，调用语言模型执行对所述待批改文章的内容的批改。
8、根据本申请的第二个方面，提供一种文章的批改装置，其特征在于，包括：
9、接收模块，用于接收用户的批改文章的指令；
10、生成模块，用于根据所述指令生成一个或多个提示词；
11、确定模块，用于根据所述一个或多个提示词确定对文章的批改方式；
12、文章获取模块，用于获取待批改文章的内容；以及
13、文章批改模块，用于根据所述批改方式，调用语言模型执行对所述待批改文章的内容的批改。
14、根据本申请的第三个方面，提供一种电子设备，包括：
15、处理器；以及
16、存储器，存储有计算机指令，当所述计算机指令被所述处理器执行时，使得所述处理器执行第一个方面所述的方法。
17、根据本申请的第四个方面，提供一种非瞬时性计算机存储介质，存储有计算机程序，当所述计算机程序被多个处理器执行时，使得所述处理器执行第一个方面所述的方法。
18、根据本申请提供的文章的批改方法和装置，根据用户的意图生成对应的提示词，便于语言模型的理解，有助于提升语言模型预测的准确性。而且，通过设置语义缓存，可以减少同语义请求语言模型数量，从而降低服务成本。另外，通过标签数据对语言模型进行微调，使得微调后的语言模型更能符合真实需求，提高对文章的批改效果。
1.一种文章的批改方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述指令生成一个或多个提示词，包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
4.如权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述一个或多个提示词确定对文章的批改方式，包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，在调用所述语言模型对所述用户请求进行检索，确定对文章的批改方式后，所述方法还包括：
6.如权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述语言模型包括llm模型。
7.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述语义缓存包括rediscache和gptcache中的至少一种。
8.一种文章的批改装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器在执行所述存储器上的计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法。
