基于大语言模型的思维导图生成方法、装置及电子设备与流程

    专利2026-01-22  9


    本公开涉及计算机,尤其涉及人工智能、大语言模型及自然语言处理,具体而言,本公开涉及一种基于大语言模型的思维导图生成方法、装置及电子设备。


    背景技术:

    1、思维导图,又称为脑图,是一种实用性的思维工具,可以将不同信息之间相互隶属或相互并列的关系以层级图的方式表示出来,具有清晰明了、简单高效的优点。

    2、目前,思维导图一般通过人工使用思维导图工具进行绘制的方式生成,耗费人力且效率较低。


    技术实现思路

    1、本公开为了解决上述缺陷中的至少一项,提供了一种基于大语言模型的思维导图生成方法、装置及电子设备。

    2、根据本公开的第一方面,提供了一种基于大语言模型的思维导图生成方法,该方法包括:

    3、获取用户的输入内容;

    4、基于输入内容确定至少一项目标思维导图属性参数;

    5、基于目标思维导图属性参数以及输入内容,生成第一提示信息;

    6、将第一提示信息输入至大语言模型,得到大语言模型输出的目标思维导图的结构化信息,结构化信息包括目标思维导图中的节点以及各节点间的层级关系。

    7、根据本公开的第二方面,提供了一种基于大语言模型的思维导图生成装置,该装置包括:

    8、输入内容获取模块,用于获取用户的输入内容;

    9、属性参数确定模块,用于基于输入内容确定至少一项目标思维导图属性参数;

    10、第一提示信息生成模块,用于基于目标思维导图属性参数以及输入内容,生成第一提示信息;

    11、思维导图生成模块,用于将第一提示信息输入至大语言模型,得到大语言模型输出的目标思维导图的结构化信息,结构化信息包括目标思维导图中的节点以及各节点间的层级关系。

    12、根据本公开的第三方面,提供了一种电子设备,该电子设备包括:

    13、至少一个处理器;以及

    14、与上述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,

    15、存储器存储有可被上述至少一个处理器执行的指令,指令被上述至少一个处理器执行,以使上述至少一个处理器能够执行上述基于大语言模型的思维导图生成方法。

    16、根据本公开的第四方面,提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,其中,该计算机指令用于使计算机执行上述基于大语言模型的思维导图生成方法。

    17、根据本公开的第五方面,提供了一种计算机程序产品,包括计算机程序,该计算机程序在被处理器执行时实现上述基于大语言模型的思维导图生成方法。

    18、应当理解,本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征,也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。



    技术特征:

    1.一种基于大语言模型的思维导图生成方法,包括:

    2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述基于所述输入内容确定至少一项目标思维导图属性参数,包括:

    3.根据权利要求2所述的方法,其中,所述确定所述输入内容所属的目标内容类别,包括:

    4.根据权利要求2或3所述的方法,其中,所述基于预设的内容类别与思维导图属性参数的第一对应关系,确定与所述目标内容类别对应的目标思维导图属性参数,包括:

    5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法,其中,所述思维导图属性参数包括以下至少一项:

    6.根据权利要求1-5中任一项所述的方法,其中,所述基于所述目标思维导图属性参数以及所述输入内容,生成第一提示信息,包括:

    7.根据权利要求6所述的方法,其中,所述获取所述用户对应的输出结果数量参数,包括:

    8.根据权利要求1-7中任一项所述的方法,其中,在所述得到所述大语言模型输出的目标思维导图的结构化信息之后,所述方法还包括:

    9.根据权利要求8所述的方法,其中,所述基于所述节点主题信息、所述目标思维导图属性参数以及所述输入内容,生成第二提示信息,包括:

    10.根据权利要求1-9中任一项所述的方法,其中,在所述得到所述大语言模型输出的目标思维导图的结构化信息之后,所述方法还包括:

    11.根据权利要求1-10中任一项所述的方法,其中,在所述得到所述大语言模型输出的目标思维导图的结构化信息之后,所述方法还包括:

    12.一种基于大语言模型的思维导图生成装置,包括:

    13.根据权利要求12所述的装置,其中,所述属性参数确定模块具体用于:

    14.根据权利要求13所述的装置,其中,所述属性参数确定模块在确定所述输入内容所属的目标内容类别时,具体用于:

    15.根据权利要求13或14所述的装置,其中,所述属性参数确定模块在基于预设的内容类别与思维导图属性参数的第一对应关系,确定与所述目标内容类别对应的目标思维导图属性参数时,具体用于:

    16.根据权利要求12-15中任一项所述的装置,其中,所述思维导图属性参数包括以下至少一项:

    17.根据权利要求12-16中任一项所述的装置,其中,所述第一提示信息生成模块,具体用于:

    18.根据权利要求17所述的装置,其中,所述第一提示信息生成模块在获取所述用户对应的输出结果数量参数时,具体用于:

    19.根据权利要求12-18中任一项所述的装置,还包括:

    20.根据权利要求19所述的装置,其中,所述第二提示信息生成模块具体用于:

    21.根据权利要求12-20中任一项所述的装置,还包括:

    22.根据权利要求12-21中任一项所述的装置,还包括:

    23.一种电子设备,包括:

    24.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,其中,所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1-11中任一项所述的方法。

    25.一种计算机程序产品,包括计算机程序,所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1-11中任一项所述的方法。


    技术总结
    本公开提供了基于大语言模型的思维导图生成方法、装置及电子设备,涉及计算机技术领域,尤其涉及人工智能、大语言模型及自然语言处理技术领域。具体实现方案为:获取用户的输入内容;基于输入内容确定至少一项目标思维导图属性参数;基于目标思维导图属性参数以及输入内容,生成第一提示信息;将第一提示信息输入至大语言模型,得到大语言模型输出的目标思维导图的结构化信息,结构化信息包括目标思维导图中的节点以及各节点间的层级关系。本方案中,能够采用大语言模型自动生成思维导图,极大的提升了思维导图的生成效率。

    技术研发人员:邓思敏,章哲,袁意,陈仁松,孙增旺,张丽,孟海峰,罗旭
    受保护的技术使用者:北京百度网讯科技有限公司
    技术研发日:
    技术公布日:2024/4/29
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