基于大模型的评论生成方法、装置、设备以及存储介质制造方法及图纸

本公开提供了基于大模型的评论生成方法、装置、设备以及存储介质，涉及计算机技术领域，尤其涉及人工智能、大模型、多模态内容生成等技术领域。具体实现方案为：基于目标资源并通过大模型得到第一文本；其中，该第一文本与该目标资源的内容相关；基于该第一文本，获取第一图像；基于该第一文本和该第一图像并通过该大模型，生成该目标资源的多模态评论。根据本公开，使用大模型对目标资源进行处理，可以得到与目标资源的内容相关文本和图像，生成与目标资源高度相关的多模态评论例如图文评论，为目标资源提供更加丰富的评论内容。

【技术实现步骤摘要】

本公开涉及计算机，尤其涉及人工智能、大模型、多模态内容生成等。

技术介绍

1、评论主要以文本形式存在，这种单一的评论方式限制了用户表达的多样性和丰富性。随着多媒体技术的不断发展，用户对于信息呈现方式的需求也日益多样化。

技术实现思路

1、本公开提供了一种基于大模型的评论生成方法、装置、设备以及存储介质。

2、根据本公开的一方面，提供了一种基于大模型的评论生成方法，包括：

3、基于目标资源并通过大模型得到第一文本；其中，该第一文本与该目标资源的内容相关；

4、基于该第一文本，获取第一图像；

5、基于该第一文本和该第一图像并通过所述大模型，生成该目标资源的多模态评论。

6、根据本公开的另一方面，提供了一种基于大模型的评论生成装置，包括：

7、文本获取模块，用于基于目标资源并通过大模型得到第一文本；其中，该第一文本与该目标资源的内容相关；

8、图像获取模块，用于基于该第一文本，获取第一图像；

9、评论生成模块，用于基于该本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于大模型的评论生成方法，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于目标资源并通过大模型得到第一文本，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述通过所述大模型对所述目标资源进行语义分析和内容理解，提取关键信息、主题标签中至少一项，包括：

4.根据权利要求2或3所述的方法，其中，所述基于所述第一文本，获取第一图像，包括：

5.根据权利要求2或3所述的方法，其中，所述基于目标资源并通过大模型得到第一文本，还包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述基于所述关键信息、所述主题标签、历史评论数据和公共知识中...

【技术特征摘要】

1.一种基于大模型的评论生成方法，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于目标资源并通过大模型得到第一文本，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述通过所述大模型对所述目标资源进行语义分析和内容理解，提取关键信息、主题标签中至少一项，包括：

4.根据权利要求2或3所述的方法，其中，所述基于所述第一文本，获取第一图像，包括：

5.根据权利要求2或3所述的方法，其中，所述基于目标资源并通过大模型得到第一文本，还包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述基于所述关键信息、所述主题标签、历史评论数据和公共知识中至少一项并通过所述大模型，生成表征与所述目标资源相关的评论内容的第二文本，包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述基于所述第一文本，获取第一图像，包括：

8.根据权利要求2至7中任一项所述的方法，其中，所述基于所述第一文本和所述第一图像并通过所述大模型，生成所述目标资源的多模态评论，包括：

9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述通过所述大模型对所述第一图像进行内容理解，生成图像摘要信息，包括：

10.一种基于大模型的评论生成装置，包括：

11.根据权利要求10所述的装置，其中，所述文本获取模块，包括：

12.根据权利要求11所述的装置，其中，所述提取子模块，还用于将第一提示词输入所述大模型进行语义分析和内容理解，提取所述关键信息、所述主题标签中至少一项；其中，所述第一提...

【专利技术属性】
技术研发人员：李懿，秦首科，刘瀚猛，李傲伟，李涛，赵鲁南，刘洁，韩昭蓉，马力，李慧林，胡天中，陈禹，车永娟，
申请(专利权)人：百度在线网络技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：