以用户为中心的大语言模型驱动文本观点挖掘方法及系统

本发明公开了一种以用户为中心的大语言模型驱动文本观点挖掘方法及系统，包括：步骤1：根据待检测文本，通过大语言模型LLM生成用户画像；步骤2：根据待检测文本，通过大语言模型LLM生成上下文场景；步骤3：采用大语言模型LLM扮演用户作为用户agent，将用户画像和上下文场景输入到用户agent中模拟用户在该场景下的交互过程并挖掘出用户观点；步骤4：采用大语言模型LLM扮演社交媒体专家和管理者分别作为专家agent和管理agent，管理agent对用户agent的观点进行评判，并结合专家agent与用户代理agent的讨论结果，输出最终的观点。本发明从用户的视角出发，有效地提升了大语言模型对文本的观点挖掘能力。