一种基于规划大语言模型的数据到文本的生成方法

本发明涉及自然语言处理和深度学习领域，特别涉及一种基于规划大语言模型的数据到文本生成模型及其生成方法。本发明的主要技术方案包括：S1、以结构化数据输入BART模型，生成规划序列；S2、将任务描述、生成实例、控制指令以及结构化数据组成综合提示；S3、将综合提示输入大语言模型，生成与结构化数据对应的文本描述。通过本发明的文本生成方法，能够有效解决现有的结构化数据到文本生成方法中样本数量较少，且生成文本质量较差、文本内容的可控性和忠实性普遍不足的问题。