公开(公告)号：CN119739853A

公开(公告)日：2025-04-01

申请号：CN202411779461.3

申请日：2024-12-05

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 张紫涵 ,  张毓烜 ,  尹瑞平 ,  董紫凡 ,  苏淏飏 ,  许强强 ,  赵馨

IPC: G06F16/34 ,  G06F16/353 ,  G06F16/334 ,  G06F16/338 ,  G06N5/04 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明提出了一种基于大语言模型自迭代的跨平台社交媒体摘要生成方法，用于对跨平台、多领域的社交媒体数据进行主题聚类与高质量的摘要生成。具体技术方案为：首先从多个社交媒体平台获取多个领域的文本数据，并通过同义词扩展和话题词筛选进行数据预处理。随后，基于文本相似度和LDA模型对数据进行主题聚类，形成多文档数据集。最后，利用生成式大语言模型生成初始摘要，并联合大模型与多维度辅助评估网络在一致性、连贯性、流畅性和主题相关性四个维度上进行评估反馈，进行迭代优化，直至满足多维度质量标准。本方法利用生成式大模型的强大生成能力，能够自动迭代生成高质量摘要，减少人工负担，从而为跨平台社交媒体的高效摘要生成提供了可靠解决方案。