摘要
本发明涉及基于多模态架构的智能社交媒体帖子生成系统及方法,首先通过用户需求拆解模块,对用户输入的复杂需求进行细分,将任务分割成多个子任务并构建初步的思维链。在此基础上,利用多角度需求分析模块对需求进行情感和风格偏好的分析,生成符合用户意图的子任务列表。接下来,系统进入多模态内容解读模块,通过多模态大语言模型,对上传的数据进行全面解析,提取每种模态的特征向量。内容向量化与RAG匹配模块对向量化特征进行检索增强生成匹配,从社交媒体中提取与需求相似的内容作为参考。思维链构建模块对参考内容进行逻辑组织和多角度优化分析。社交媒体帖子生成模块对逻辑结构化的内容进行风格和情感的适配调整,生成出符合用户需求的高质量社交媒体帖子。
技术关键词
生成匹配模型
多模态
帖子
生成方法
社交
卷积神经网络模型
媒体
大语言模型
关键词
数据输入模块
视频特征提取
音频特征提取
识别模块
文本特征向量
多角度
逻辑
系统为您推荐了相关专利信息
联合损失函数
解码模块
分析系统
语义标签
子模块
煤矸石自燃
标签生成方法
聚类算法
Excel表
计算机程序指令
长短期记忆网络
数据处理方法
深度神经网络
卷积神经网络图像
集成模块