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龙图腾网恭喜拓锐科技有限公司申请的专利基于大模型的文本自动化生成方法及大数据平台获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119940361B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510428998.3，技术领域涉及：G06F40/284；该发明授权基于大模型的文本自动化生成方法及大数据平台是由周言;马成龙;赵佳旭设计研发完成，并于2025-04-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大模型的文本自动化生成方法及大数据平台在说明书摘要公布了：本申请涉及文本数据生成技术领域，具体涉及基于大模型的文本自动化生成方法及大数据平台，该方法包括：分析各领域的每个词汇与不同聚类中心之间的隶属度，结合源领域与目标领域之间任意两个词汇的词汇向量的相似度，确定词汇关联度；基于源领域与目标领域之间任意两个聚类中心的词汇关联度，并结合所述任意两个聚类中心在不同主题下的概率分布，确定主题关联度；通过分析源领域与目标领域之间所有聚类簇的隶属度向量的差异，确定差异度，结合主题关联度，将源领域文本数据集迁移学习至目标领域。本申请旨在优化迁移学习的方式，提高目标生成文本的质量和准确性。

本发明授权基于大模型的文本自动化生成方法及大数据平台在权利要求书中公布了：1.基于大模型的文本自动化生成方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： S1：在大数据平台中，获取各领域文本数据集，并获取各领域文本数据集的主题-词汇分布，将每个词汇在所有主题下的概率，组成每个词汇的词汇向量，其中，各领域包括源领域和目标领域； S2：对各领域文本数据集的所有词汇聚类，在各领域中，计算每个词汇与所有聚类中心之间的隶属度均值，在每个词汇与所有聚类中心之间的隶属度中，获取大于隶属度均值的隶属度，记为特征隶属度，将所有特征隶属度的累加和，作为各领域中每个词汇的语义关联性，并结合源领域与目标领域之间任意两个词汇的词汇向量的相似度，确定源领域与目标领域之间任意两个词汇的词汇关联度； S3：基于源领域与目标领域之间任意两个聚类中心的词汇关联度，并结合所述任意两个聚类中心在不同主题下的概率分布，确定源领域与目标领域之间不同主题的主题关联度； S4：基于所述隶属度，获取各领域下每个聚类簇的隶属度向量；通过分析源领域与目标领域之间所有聚类簇的隶属度向量的差异，确定源领域与目标领域之间的差异度； S5：基于所述主题关联度和所述差异度，确定源领域与目标领域之间不同主题的注意力权重，将源领域文本数据集迁移学习至目标领域。

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