一种多层动态聚合的大语言模型驱动的函件文本分析方法

本发明公开了一种多层动态聚合的大语言模型驱动的函件文本分析方法，涉及自然语言处理技术领域，包括获取多格式函件数据并转换为带时间戳的文本序列，对文本序列进行语义分析和结构处理，生成文本块集合，对文本块集合进行多任务训练与主题融合，生成综合语义向量，基于综合语义向量构建动态桥接图，桥接图通过语义与时序关联性激活关联文本块，响应用户查询，将激活的文本块内容拼接为上下文Prompt并输入大语言模型，获取一次性生成的回答；其有益效果为：通过动态桥接图关联语义与时序信息，并基于上下文Prompt实现大语言模型的精准响应，具有高效捕捉复杂语义关联、提升上下文理解连贯性、实现动态信息聚合的优点。