基于大模型的文本自动化生成方法及大数据平台

本申请涉及文本数据生成技术领域，具体涉及基于大模型的文本自动化生成方法及大数据平台，该方法包括：分析各领域的每个词汇与不同聚类中心之间的隶属度，结合源领域与目标领域之间任意两个词汇的词汇向量的相似度，确定词汇关联度；基于源领域与目标领域之间任意两个聚类中心的词汇关联度，并结合所述任意两个聚类中心在不同主题下的概率分布，确定主题关联度；通过分析源领域与目标领域之间所有聚类簇的隶属度向量的差异，确定差异度，结合主题关联度，将源领域文本数据集迁移学习至目标领域。本申请旨在优化迁移学习的方式，提高目标生成文本的质量和准确性。