摘要
本申请实施例提供一种基于人工智能的文档生成方法及装置,方法包括:利用自然语言处理和计算机视觉算法提取历史多模态文件的多模态数据特征,并根据所述多模态数据特征构建得到对应的知识图谱,使用向量化算法将经过特征提取后的多模态数据转换为高维向量,存储形成向量库;采用任务规划算法将当前文档生成任务拆分为多个子任务并同时执行所述子任务,得到文档初稿;根据所述文档初稿、所述提示词以及所述语言模型进行文档内容的迭代优化,得到优化初稿,并使用基于注意力机制检索算法从所述向量库中获取相关信息,通过文本生成算法融合所述相关信息与所述优化初稿,得到最终文档;本申请能够有效提高文档生成过程中的准确性和智能化。
技术关键词
文档生成方法
计算机视觉算法
文本生成模型
注意力机制
检索算法
多模态
生成文章
规划算法
生成提示词
生成算法
自然语言
数据
图谱
卷积神经网络提取
文档生成装置
并行计算技术
分布式存储系统
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红外图像特征
可见光图像
融合特征
生成方法
注意力机制
多模态特征
注意力机制
深度学习模型
跨模态
深度卷积神经网络
缺陷表征方法
融合多模态特征
晶圆表面缺陷
注意力机制
特征提取器
图像编码器
通道
梯度直方图
协方差矩阵
滑动窗口
混凝土大坝
混合网络模型
预警方法
残差网络
混合模块