一种基于图聚类增强智能问答系统的总结回复能力的方法

一种基于图聚类增强智能问答系统的总结回复能力的方法，包括步骤1、获取文档的文本数据，将非结构化的文本数据转换为结构化的文本信息图谱；步骤2、对文本信息图谱进行分层聚类，划分为多个不同的信息社区；步骤3、对每个信息社区生成信息摘要，选择与用户问题相似的信息摘要，生成候选文档集；步骤4、将候选文档集整合，得到最终总结回复。本发明首先通过创新性地结合文本信息图谱与图聚类技术，并辅以LLM优化，显著提升了智能问答系统的总结回复能力。其次通过将深层语义结构和文档内容有机结合，提高了智能问答系统的召回质量、信息综合效率和回复连贯性，为智能问答系统在复杂任务场景中的应用提供了高效可靠的技术支撑。