一种基于AI撰写的专业性内容智能化生成方法技术

本发明专利技术公开了一种基于AI撰写的专业性内容智能化生成方法，涉及专业内容生成技术领域，包括设计知识库的结构并从目标数据源采集文本数据进行预处理；基于BERT模型生成文本数据的语义表示并更新知识库；根据预处理后的文本数据，结合BERT模型构建语义生成公式，得出语义相关性评分。通过知识库的动态更新和语义压缩保证了生成内容与最新领域知识同步，BERT模型增强了对文本深层次语义的捕捉，语义相关性评分则确保生成内容的高相关性与逻辑一致性，反馈机制进一步优化了生成内容的逻辑顺序和语义密度，确保最终输出内容既符合用户需求，又具备高语义密度与连贯性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及专业内容生成，特别是一种基于ai撰写的专业性内容智能化生成方法。

技术介绍

1、随着人工智能和自然语言处理技术的迅猛发展，基于机器学习的文本生成技术已经成为诸多领域的重要工具，特别是通过深度学习模型实现的语言生成系统，如bert能够捕捉复杂的上下文语义信息，推动了自动化文本生成技术的创新，传统的文本生成技术依赖于规则或基于模板的方法，往往无法处理具有复杂语义关系的专业性内容，尤其是在法律、科技文献、医学报告等领域，这种技术的局限性尤为明显，而近年来，基于深度学习的语言模型技术，如gpt和bert，已被广泛应用于文档撰写、智能问答、内容自动生成等领域，具备了跨领域的语言理解和生成能力。

2、尽管如此，现有的文本生成技术仍然存在一些亟待解决的技术瓶颈，传统文本生成模型通常难以动态更新和扩展知识库，生成内容的准确性往往依赖于预先设定的知识库内容，这导致生成文本缺乏与最新领域知识的关联，现有的生成模型在处理复杂语义逻辑时，缺乏高效的反馈机制，生成内容可能存在逻辑错误、语义跳跃等问题，特别是在涉及多个领域、跨学科的复杂内容时，文本生成系统难本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于AI撰写的专业性内容智能化生成方法，其特征在于：包括，

2.如权利要求1所述的基于AI撰写的专业性内容智能化生成方法，其特征在于：所述设计知识库的结构指将知识库的结构分为基础知识层、专业知识层和案例层；

3.如权利要求2所述的基于AI撰写的专业性内容智能化生成方法，其特征在于：所述从目标数据源采集文本数据进行预处理指通过自动化爬虫批量采集各层次的文本数据；

4.如权利要求3所述的基于AI撰写的专业性内容智能化生成方法，其特征在于：所述基于BERT模型生成文本数据的语义表示并更新知识库指使用预训练的嵌入向量模型BERT生成文本数据的语义表示并...

【技术特征摘要】

1.一种基于ai撰写的专业性内容智能化生成方法，其特征在于：包括，

2.如权利要求1所述的基于ai撰写的专业性内容智能化生成方法，其特征在于：所述设计知识库的结构指将知识库的结构分为基础知识层、专业知识层和案例层；

3.如权利要求2所述的基于ai撰写的专业性内容智能化生成方法，其特征在于：所述从目标数据源采集文本数据进行预处理指通过自动化爬虫批量采集各层次的文本数据；

4.如权利要求3所述的基于ai撰写的专业性内容智能化生成方法，其特征在于：所述基于bert模型生成文本数据的语义表示并更新知识库指使用预训练的嵌入向量模型bert生成文本数据的语义表示并存储为嵌入向量；

5.如权利要求4所述的基于ai撰写的专业性内容智能化生成方法，其特征在于：所述根据预处理后的文本数据，结合bert模型构建语义生成公式，得出语义相关性评分指使用预训练的嵌入向量模型bert将用户输入的文本数据转换为高维向量，得到文本数据的嵌入向量；

6.如权利要求5所述的基于ai撰写的专业性内容智能化生成方法，其特征在于：所述根据语义相关性评分生成初步内容指根据计算得出的语...

【专利技术属性】
技术研发人员：殷雄飞，杨鹏，杨瑞婷，
申请(专利权)人：昆明双淼科技有限公司，
类型：发明
国别省市：