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电力语义大模型仿生层级记忆融合文档生本公开提供了电力语义大模型仿生层级记迭代融合上下文背景知识和从长时记忆库中动发明通过动态调用长时记忆和多层级的上下文2从历史文档数据中提取多模态数据形式的知识，借助仿生学理念，通过将新文档的生成任务输入到电力语义大模型中，并以长时记忆库作通过自然语言处理技术对任务的内容进行语义分析，识别其中的利用个性化的PageRank算法，基于初步在句子层级，通过调用查找到的句子层级的知识，结合当前通过与长时记忆库中的多模态知识关联，识别出最合适的多模态数为结合后的文档内容中每个多模态数据自动37.电力语义大模型仿生层级记忆融合文档生成时实现权利要求1_6任一项所述的电力语义大模型仿9.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非器存储的计算机程序，以使电子设备执行实现如权利要求1_6任一项所述的电力语义大模456本公开的一种实施例中提供了电力语义大模型仿生层级记忆融合文档生成方法，7表示，它是整个系统的信息加工中心，负责生成具体的知识表示；个性化PageRank算法算法激活知识图谱中与查询相关的路径，这些路径代表记忆的提取和重建，这种设计模拟了海马体在存储和提取关联记忆中的关键作用。（如"设备维护记录"这些术语有助于抓取文档中的关键信息并在生成过程中进行动态调用。8上下位关系表示节点之间的层级结构，即一个节点是另一个节点的上级或下级；因果关系（CausalRelationships用于表示事件或行为之间的因果联系，例[0032]时间关系（TemporalRelationships表示节点之间在时间上的前后顺序，比[0043]在接收到生成任务后，首先通过自然语言处理技术对任9整任务中识别出的主题词和核心需求将作为输入，在记忆库中进行初步的节点匹节点(u)在任务描述中被提到或显得尤为重要，则我们可以为这个节点设置一个较高的初[0066]对于节点vi，如果其有较多入边（即有更多其他节点指向它则它的初始值[0073]关键信息是任务要求中提到的具体信息，这些信息决定准要求等系统通过这些节点中的信息来生成具体的报告段落。[0074]上下文背景知识主要帮助系统在生成文档时保证内容的时记忆库中的上下文背景知识，例如在涉及电力施工的段落中调用相关的施工标准和规过程中，引入了层次化上下文嵌入合并（Hier配。这一步通过计算需求向量与库中每个图表/表格的向量之间的余弦相似度或其他距离分析段落之间的过渡和衔接，确保每个段落在章节结构中有明确的位置和作用。系统使用为了确保每一段落的内容都自洽，并且每个段落在整体章节中有其合理的位置，本公开的一种实施例中提供了电力语义大模型仿生层级记忆融合文档生成系统，机程序被处理器执行时实现所述的电力语义大模型仿生层级记

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