基于知识驱动大模型的结构化文本生成与质量控制方法

本发明涉及文本数据处理技术领域，具体公开了基于知识驱动大模型的结构化文本生成与质量控制方法，包括：知识本体集成，实体抽取与映射，初始结构化生成，差异提取，强化重写提示和多轮迭代优化；本发明中通过将知识图谱、本体结构与大语言模型深度融合，在实体、关系与上下文语义层面上均具备精准控制能力，从而实现了“生成可控、内容可信、结构规范”的语义驱动型文本构造；借助检索增强生成机制，本方法中模型的每一条生成或修正的内容均可映射到明确的知识源。通过知识支撑的方式显著降低了模型“幻觉”现象，使结构化文本生成具备明确的可解释路径，有效增强了生成结果的可靠性与可审查性，特别适用于医疗、法律、科研等高可信场景。