基于角度解耦与跨模态匹配的新闻素材推荐方法、装置及电子设备

本申请涉及新闻传媒技术领域，提供一种基于角度解耦与跨模态匹配的新闻素材推荐方法、装置及电子设备。包括构建结构化指令模板；基于结构化指令模板调用大模型对输入文本进行语义解析，提取多角度文本要素；对多角度文本要素及图像素材分别进行跨模态编码，生成文本向量与图像向量；基于文本向量和图像向量，通过动态权重优化模型生成各文本要素的匹配权重；根据匹配权重生成复合语义向量，计算复合语义向量与图像向量的相似度，基于相似度排序推荐匹配素材。构建了结构化文本特征解耦模型与贝叶斯权重学习框架，使模型能够捕捉标题、正文等文本角度与视觉特征的关联要素，实现高精度图文匹配与复杂场景下的推荐准确性提升。