摘要
本发明提供一种群体研讨的主题提取方法、装置、电子设备及存储介质,获取群体研讨过程中的时序文本序列;基于文本分割模型,对时序文本序列中的研讨记录数据进行划分,得到多个主题区域;基于大语言模型,对各主题区域中的研讨记录数据进行主题提取,确定各主题区域的研讨主题。通过PoNet、BiLSTM、Dropout层以及全连接层构建的文本分割模型,实现了对时序文本序列中的研讨记录数据进行划分,得到多个主题区域,使文本结构更加清晰。利用大语言模型的语义理解和分析能力,自动对每个主题段落提取生成主题句,作为该主题的代表,实现了自动化文本处理与主题分析,提升了研讨主题确定的效率以及准确性。
技术关键词
主题提取方法
文本
大语言模型
时序
依赖特征
序列
非暂态计算机可读存储介质
语义特征提取
生成主题
电子设备
处理器
数据获取模块
计算机程序产品
样本
聚类算法
网络
关系
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异常检测方法
多维时序数据
能耗
模式识别
多模态对话
融合特征
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文本
非可视化信息
物理
融合神经网络
实时仿真方法
数据
神经网络模型
金融产品推荐方法
生成式对抗网络
人工智能模型
大数据
金融产品推荐装置
误差预测方法
空间特征提取
格网
特征提取模块
网点特征