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申请/专利权人：浙江鸟潮供应链管理有限公司;拉扎斯网络科技(上海)有限公司

摘要：本申请公开了一种基于大语言模型的文案生成方法及装置、存储介质、计算机设备，该方法包括：根据目标文案生成需求，获取至少一个历史用户对应的至少一条数据样本，每条数据样本包括相应历史用户的多种用户特征数据、用户浏览数据和用户交互数据，用户浏览数据中的被浏览对象与目标文案生成需求匹配；利用表示产生交互的用户交互数据所属的数据样本构建正样本，以及利用剩余数据样本构建负样本；通过正样本和负样本训练决策树，并基于决策树的各分支，分别构建用户特征集合；根据用户特征集合和目标文案生成需求构建文案生成提示信息，并通过大语言模型基于文案生成提示信息生成目标文案。本申请能够快速生成匹配不同用户群的偏好的文案。

主权项：1.一种基于大语言模型的文案生成方法，其特征在于，所述方法包括：根据目标文案生成需求，获取至少一个历史用户对应的至少一条数据样本，其中，每条数据样本包括相应历史用户的多种用户特征数据、用户浏览数据和用户交互数据，所述用户浏览数据中的被浏览对象与所述目标文案生成需求匹配，所述用户交互数据表示是否对所述被浏览对象产生交互；针对用户特征数据中的连续型特征进行特征分桶，得到每个连续型特征对应的多个特征桶；将用户特征数据中的离散型特征以及所述特征桶作为训练特征，基于所述训练特征对每条用户特征数据进行独热编码，得到每条用户特征数据对应的用户编码特征；利用表示产生交互的用户交互数据所属的数据样本对应的用户编码特征构建正样本，以及利用剩余数据样本对应的用户编码特征构建负样本；基于预设特征重要性条件，通过所述正样本和所述负样本训练决策树，其中，所述决策树包括多个分支，每个分支包括一个叶子节点和至少一个决策节点，各决策节点代表的用户特征类型均符合所述预设特征重要性条件，每个叶子节点标记有该叶子节点的分类标签以及从根节点分裂至该叶子节点的样本数量；根据所述叶子节点的分类标签确定各分支中的目标分支；确定所述目标分支中叶子节点对应的样本数量占所述数据样本的总样本数量的比例，并基于所述比例对所述目标分支进行筛选；利用筛选后的每个目标分支中各决策节点代表的用户特征类型，分别构建用户特征集合，其中，每个用户特征集合包括至少一种用户特征类型标签；针对任一用户特征集合，根据所述用户特征集合和所述目标文案生成需求构建文案生成提示信息，并通过大语言模型基于所述文案生成提示信息生成目标文案。

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