一种基于动态分块及选择的长文本阅读理解方法

本发明公开了一种基于动态分块及选择的长文本阅读理解方法，其特点是该方法采用动态分块将长文本输入动态地划分为离散的文本块，使用选择分块选择筛选出不相关的文本片段，并将剩余的文本片段按原始顺序拼接，以符合大语言模型预定义的上下文窗口限制，具体包括：文本预处理、动态分块、块选择和大模型输出等步骤。本发明与现有技术相比具有提高语义连贯性和理解准确性，增强模型对超长文本的处理能力，确保每个分块内部语义完整，减少因分块导致的语义歧义，避免了固定长度分块导致的语义连贯性破坏，提高语义连贯性和理解准确性，增强了模型对超长文本的处理能力，数据利用效率高，在实际应用中具有重要的价值和良好的运用前景。