【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及短视频文案，具体涉及基于网络热点的大语言模型的短视频文案生成方法、装置。
技术介绍
1、目前的短视频文案生成方法是通过大语言模型(llm)进行生成；首先，输入相关需求，然后从向量数据库中检索匹配事先导入的文案知识。向量数据库中保存了候选的文案知识向量特征，这些特征用于满足文案生成的需求。接下来，根据需求获取相应的知识向量特征，生成包含上下文信息的提示文本，以引导大型语言模型生成文案。最后，将这个提示文本与生成文案的提示词一起输入模型，生成符合需求的目标文案。
2、当前，现有技术是利用向量数据库，得到和需求匹配的上下文信息，再输入到大模型中，然而，现有向量数据库中的知识表达是由用户提供，无法保证知识的丰富性，并且也不能及时反映最新的网络热点，导致最终生成的文本没有网络热点相关信息，不符合短视频文案需要的紧跟潮流热点的主题风格；对于文本结构而言，太过于枯燥无味，不符合开头黄金三秒的法则，无法引起观众继续看的兴趣；对于文本内容而言，当前技术使用了候选文案作为参考，会导致输出的文案与候选文案相似度很高，无法展示出独特性...
【技术保护点】
1.一种基于网络热点的大语言模型的短视频文案生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于网络热点的大语言模型的短视频文案生成方法，其特征在于，所述视频内容策略数据库中存储多种短视频类型的黄金三秒结构和候选话题，其中，通过热门短视频获取接口获取多个当前热门短视频，通过转译接口得到分类短视频转译结果，使用大模型对分类短视频转译结果中的多个热门短视频的话题进行分析，再使用m3e向量化后聚类，得到的n个候选话题。
3.根据权利要求2所述的基于网络热点的大语言模型的短视频文案生成方法，其特征在于，对分类短视频转译结果中的多个热门短视频进行分...
【技术特征摘要】
1.一种基于网络热点的大语言模型的短视频文案生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于网络热点的大语言模型的短视频文案生成方法，其特征在于，所述视频内容策略数据库中存储多种短视频类型的黄金三秒结构和候选话题，其中，通过热门短视频获取接口获取多个当前热门短视频，通过转译接口得到分类短视频转译结果，使用大模型对分类短视频转译结果中的多个热门短视频的话题进行分析，再使用m3e向量化后聚类，得到的n个候选话题。
3.根据权利要求2所述的基于网络热点的大语言模型的短视频文案生成方法，其特征在于，对分类短视频转译结果中的多个热门短视频进行分类，对分类后的每一类短视频提取首句，使用m3e向量化所有短视频的首句，根据层次聚类方法把所有首句分成m个类，采用大模型对每类首句结构进行拆解处理，得到m个黄金三秒结构。
4.根据权利要求1所述的基于网络热点的大语言模型的短视频文案生成方法，其特征在于，所述热点向量数据库中存储有多个热点、热点描述信息和热点类型，其中，通过热点相关信息获取接口获取多个当前热点、以及热点相关信息，并通过热点分类接口得到热点分类。
5.根据权利要求1所述的基于网络热点的大语言模型的短视频文案生成方法，其特征在于，根据用户的选择信号，从k个热点中确定一个热点进行创作，得到短视频文案，具体为：
...【专利技术属性】
技术研发人员：谢诗季，严生，邹辉，
申请(专利权)人：厦门蝉镜科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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