基于强化学习与AIGC的剧本自动拆解方法及系统

本发明公开了基于强化学习与AIGC的剧本自动拆解方法及系统，涉及文档分析技术领域，该方法的步骤包括：基于输入的原始剧本确定待拆解任务；基于待拆解任务提取拆解分析过程的信息要素，并对信息要素任务追溯分析，形成任务链；基于待拆解任务和任务链识别获得第一结果和第二结果，将第一结果和第二结果导入预先构建的AIGC模型中，输出针对原始剧本的拆解方案；其中，拆解方案至少包括元素结构化结果和逻辑关系解析结果；AIGC模型为将历史拆解的第一结果和第二结果作为强化学习的状态空间，并引入残差块，经多次训练优化获得；本发明提高了提高剧本自动拆解的质量，实现剧本拆解任务的规模化、快速化处理。