AI技术实现高效文本编组与合并主要依赖于自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）等技术。以下是一些关键步骤和技术：
1. 数据预处理：首先，需要对原始文本进行预处理，包括分词、去除停用词、词干提取、词形还原等操作。这些步骤有助于将文本转换为计算机可以理解的格式。
2. 特征提取：接下来，从预处理后的文本中提取有用的特征。这可以通过使用词袋模型、TF-IDF向量等方法来实现。这些特征将用于后续的文本分类和聚类任务。
3. 文本分类：利用机器学习算法，如支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯（Naive Bayes）等，对文本进行分类。这可以帮助我们将相似的文本分组在一起，以便进一步合并。
4. 文本聚类：除了分类外，还可以使用聚类算法，如K-means、层次聚类等，将文本划分为不同的类别或簇。这有助于我们更好地理解文本之间的关系，并为合并提供依据。
5. 文本合并：在完成上述步骤后，可以使用自然语言处理技术，如依存句法分析、命名实体识别等，对文本进行进一步的处理。这可以帮助我们识别文本中的实体、关系等，为合并提供更丰富的信息。
6. 文本合并策略：根据需要合并的文本类型和数量，选择合适的合并策略。例如，对于大量相似但独立的文本，可以使用简单合并；而对于具有复杂关系的文本，可以使用复杂的合并策略，如基于语义的角色标注（Role Labeling）等。
7. 结果评估与优化：最后，对合并后的文本进行评估，检查其是否满足需求。如果不满意，可以对模型进行调整和优化，以提高最终结果的质量。
总之，AI技术通过自然语言处理和机器学习等手段，实现了高效文本编组与合并。这些技术不仅提高了文本处理的效率，还为后续的文本分析和应用提供了有力支持。
