一种基于语义增强的异构学习交互序列特征建模与表征优化方法及系统

本发明属于自然语言处理技术领域，公开了一种基于语义增强的异构学习交互序列特征建模与表征优化方法及系统，方法包括：通过结构化提示词策略，引导大语言模型对多选题的题干及各选项文本进行解析，生成选项粒度的结构化文本数据；对结构化文本数据进行批量质量校验，输出校验后的结构化文本；将校验后的结构化文本编码为语义向量，并在统一空间下完成聚合与对齐，构造增强的对象特征表征；将增强的对象特征表征接入预设的序列编码骨干，对交互时序数据进行特征建模，构造交互关联表征。本发明的全部大语言模型计算被约束在一次性离线数据预处理阶段，在线编码阶段不再调用大语言模型，从而降低在线计算开销与推理延迟。