【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能与数字内容处理，具体为一种基于ai识别的内容自动排版方法。
技术介绍
1、当前数字内容排版技术多依赖静态模板或人工编排，难以适应多模态内容的动态关联需求，传统方法在解析图文混合内容时，往往割裂处理文本结构与视觉元素的空间语义关系，导致内容关联性缺失，例如，重要文本与相关图像的空间排布缺乏逻辑引导，影响信息传达效率；同时，布局过程过度依赖设计者经验，对美学规则（如视觉动线、留白平衡）缺乏量化标准，易造成视觉混乱，这种机械化的分割处理方式，难以满足现代数字媒体对内容智能协同与视觉体验的双重要求。
2、尤其在电子白板等实时交互场景中，用户需动态插入图文、批注及多媒体素材，现有排版技术的局限性进一步凸显：一方面，电子白板内容的碎片化特征（如手写文本、截图、矢量图形混合）导致传统布局引擎难以实时识别语义单元并建立关联；另一方面，固定排版模板无法适应不同分辨率的显示设备及动态增减的内容流，用户被迫频繁手动调整布局，打断创作连贯性，这种内容编排与美学呈现的割裂，严重制约了电子白板在协同办公、远程教学等场景中的交互体验
【技术保护点】
1.一种基于AI识别的内容自动排版方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一文本数据的预处理包括格式标准化、语义分割、语义过滤和结构化转换生成第二语义单元集、第二语义单元的哈希引用和结构化序列；
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述计算机视觉模型包括输入层、类型层、元素层、坐标转换层和输出层；
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述自然语言处理模型包括输入层、分类层、语义层、关联层和输出层；
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一内容关系图的结构如下：>
6.根据权利...
【技术特征摘要】
1.一种基于ai识别的内容自动排版方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一文本数据的预处理包括格式标准化、语义分割、语义过滤和结构化转换生成第二语义单元集、第二语义单元的哈希引用和结构化序列；
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述计算机视觉模型包括输入层、类型层、元素层、坐标转换层和输出层；
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述自然语...
【专利技术属性】
技术研发人员：薛元，商永金，谢特辉，
申请(专利权)人：厦门厦华科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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