一种多模型生成文本结果遴选方法及系统

本申请公开了一种多模型生成文本结果遴选方法及系统，涉及大模型技术，包括：获取多模型的生成文本作为候选文本集；对候选文本集中的文本计算出多个共享的可信文本特征；对每个可信文本特征的值构建决策树模型进行权重计算，并根据计算的权重按照预设分类标准进行划分，以获得各可信特征的重要度指标；利用所述重要度指标作为权值，对可信文本特征进行加权处理，以获得文本质量参数；根据加权处理的结果，确定文本质量参数最高的文本作为最终输出。本申请的方法深入挖掘文本特征，直接在特征层面进行计算评估，很好地区分不同质量文本的质量得分。