System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种基于多智能体框架的文本观点提取方法及系统技术方案_技高网

一种基于多智能体框架的文本观点提取方法及系统技术方案

技术编号:43589130 阅读:6 留言:0更新日期:2024-12-06 17:53
本发明专利技术公开了一种基于多智能体框架的文本观点提取方法及系统。其中,方法包括创建多个智能体,所述多个智能体具备不同的角色和功能;通过所述智能体对输入的文本进行语义分析,提取并理解所述文本中的关键信息;获取提取任务和用户提取要求,并使用知识图谱和文档数据,识别与所述文本观点相关的外部信息;通过所述多个智能体协同交互,进行自动化的分步推理,融合交互信息并给出分析结果;通过所述多个智能体中的决策智能体综合考虑所有产生的信息,权衡优先级,做出最终决策;基于所述最终决策,设计特定格式指导输出内容。本发明专利技术提供的方案能够使得在复杂的文本中,更加高效便捷的提取文本的观点。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及人工智能,尤其涉及一种基于多智能体框架的文本观点提取方法及系统


技术介绍

1、早期的文本观点提取研究主要集中在简单的句子层面或单一话题上。为此,研究人员收集了大量文本,开发了基本的观点提取系统。随着该领域的发展,尤其是大语言模型在文本观点提取问题上的能力逐渐增强,研究开始从简单的观点识别扩展到更复杂的场景,如多观点共存、观点冲突和语境依赖的观点提取。


技术实现思路

1、为解决现有观点提取方法无法适应复杂场景的技术问题,本专利技术实施例提供一种基于多智能体框架的文本观点提取方法及系统。

2、本专利技术实施例的技术方案是这样实现的:

3、本专利技术实施例提供了一种基于多智能体框架的文本观点提取方法,方法包括:创建多个智能体,所述多个智能体具备不同的角色和功能;其中,所述智能体是通过大模型、外部知识库和自适应信息调节模块融合得到;通过所述智能体对输入的文本进行语义分析,提取并理解所述文本中的关键信息;其中,所述关键信息包括行动者信息、行为信息和场景背景信息;获取提取任务和用户提取要求,并使用知识图谱和文档数据,识别与所述文本观点相关的外部信息;通过所述多个智能体协同交互,进行自动化的分步推理,融合交互信息并给出分析结果;通过所述多个智能体中的决策智能体综合考虑所有产生的信息,权衡优先级,做出最终决策;基于所述最终决策,设计特定格式指导输出内容。

4、本专利技术实施例还提供了一种基于多智能体框架的文本观点提取系统,包括以下模块:智能体创建模块,用于创建多个智能体,所述多个智能体具备不同的角色和功能;其中,所述智能体是通过大模型、外部知识库和自适应信息调节模块融合得到;文本分析模块,用于通过所述智能体对输入的文本进行语义分析,提取并理解所述文本中的关键信息;其中,所述关键信息包括行动者信息、行为信息和场景背景信息;信息调用模块,用于获取提取任务和用户提取要求,并使用知识图谱和文档数据,识别与所述文本观点相关的外部信息;智能体交互模块,用于通过所述多个智能体协同交互,进行自动化的分步推理,融合交互信息并给出分析结果;综合评估模块,用于通过所述多个智能体中的决策智能体综合考虑所有产生的信息,权衡优先级,做出最终决策;决策输出模块,用于基于所述最终决策,设计特定格式指导输出内容。

5、本专利技术实施例还提供了一种电子设备,包括:处理器和用于存储能够在处理器上运行的计算机程序的存储器;其中,所述处理器用于运行所述计算机程序时,执行上述所述方法的步骤。

6、本专利技术实施例还提供了一种存储介质,所述存储介质中存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时,实现上述所述方法的步骤。

7、本实施例方案具有如下有益效果:

8、通过创建具有特定功能和外部知识库访问能力的多种智能体,实现了对复杂文本观点提取的高效处理;利用大语言模型的文本理解能力对输入文本进行语义分析;通过提取并理解关键信息达到了更为精确的文本理解;识别提取原则和任务,获取外部解释信息;智能体模拟了人类的思考过程,综合考虑所有信息,权衡不同观点的优先级,进行深入的思考和评估;基于前面的分析和评估,给出明确的观点信息。通过这种结构化的方法,本申请能够在文本观点提取任务中实现更加全面和深入的分析,提高了观点提取的准确性和合理性。

本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于多智能体框架的文本观点提取方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的基于多智能体框架的文本观点提取方法,其特征在于,所述创建多个智能体,包括:

3.根据权利要求2所述的基于多智能体框架的文本观点提取方法,其特征在于,所述关键信息包括:行动者信息、行为信息和场景背景信息;

4.根据权利要求3所述的基于多智能体框架的文本观点提取方法,其特征在于,所述外部信息指智能体访问与文本内容相关的额外解释信息,所述额外解释信息是指对于文本中所识别的观点需进一步解释时所要访问的信息;

5.根据权利要求4所述的基于多智能体框架的文本观点提取方法,其特征在于,所述智能体协同交互包括情感识别、观点表达和信息分析;

6.根据权利要求5所述的基于多智能体框架的文本观点提取方法,其特征在于,综合考虑所有产生的信息包括信息综合和优先级权衡;

7.根据权利要求6所述的基于多智能体框架的文本观点提取方法,其特征在于,结合所述最终信息,通过决策智能体总结并分析所有产生的信息,包括了自身记忆模块中的信息文本以及提取任务和用户提取要求,最终输出明确的观点:

8.一种基于多智能体框架的文本观点提取系统,其特征在于,包括以下模块:

9.一种电子设备,其特征在于,包括:处理器和用于存储能够在处理器上运行的计算机程序的存储器;其中,所述处理器用于运行所述计算机程序时,执行权利要求1至7任一项所述方法的步骤。

10.一种存储介质,所述存储介质中存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时,实现权利要求1至7任一项所述方法的步骤。

...

【技术特征摘要】

1.一种基于多智能体框架的文本观点提取方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的基于多智能体框架的文本观点提取方法,其特征在于,所述创建多个智能体,包括:

3.根据权利要求2所述的基于多智能体框架的文本观点提取方法,其特征在于,所述关键信息包括:行动者信息、行为信息和场景背景信息;

4.根据权利要求3所述的基于多智能体框架的文本观点提取方法,其特征在于,所述外部信息指智能体访问与文本内容相关的额外解释信息,所述额外解释信息是指对于文本中所识别的观点需进一步解释时所要访问的信息;

5.根据权利要求4所述的基于多智能体框架的文本观点提取方法,其特征在于,所述智能体协同交互包括情感识别、观点表达和信息分析;

6.根据权利要求5所述的基于多智能体框...

【专利技术属性】
技术研发人员:熊曙初谷昊展徐恺尹璐李浩武
申请(专利权)人:湖南工商大学
类型:发明
国别省市:

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