本申請涉及人工智能，尤其涉及一種基于多維特征挖掘的數(shù)據(jù)報告智能生成方法及相關(guān)設(shè)備。

背景技術(shù)：

1、隨著信息時代的到來，數(shù)據(jù)的數(shù)量和復(fù)雜性日益增加，尤其是在社會治理和法律領(lǐng)域，面對大量的事件和相關(guān)線索，傳統(tǒng)的手工處理和分析方法已經(jīng)無法滿足快速響應(yīng)和處理的需求。尤其是在生成針對特定政法線索的分析報告時，傳統(tǒng)方法往往效率低下，容易出錯，且難以適應(yīng)數(shù)據(jù)特征的快速變化。

2、此外，手動編制報告不僅耗時耗力，還難以保證報告內(nèi)容的時效性和深度。隨著數(shù)據(jù)量的激增，從這些數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵信息、生成有洞察力的報告成為了一個主要挑戰(zhàn)。這些報告通常需要反映最新的數(shù)據(jù)洞察和趨勢，為決策提供支持，而手動方法在處理大量復(fù)雜數(shù)據(jù)時常常力不從心。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本申請的目的在于提出一種基于多維特征挖掘的數(shù)據(jù)報告智能生成方法及相關(guān)設(shè)備，以解決分析報告生成效率低且時效性較差的問題。

2、基于上述目的，本申請的第一方面提供了一種基于多維特征挖掘的數(shù)據(jù)報告智能生成方法，包括：

3、獲取待處理的線索數(shù)據(jù)；

4、根據(jù)預(yù)先提取的核心分析要素確定在所述線索數(shù)據(jù)中待抽取的實體和屬性，并建立實體之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系；其中，所述核心分析要素是根據(jù)歷史報告數(shù)據(jù)確定的；

5、根據(jù)所述實體、所述屬性、所述關(guān)聯(lián)關(guān)系和所述線索數(shù)據(jù)構(gòu)建第一提示詞，將所述第一提示詞輸入至大語言模型，通過所述大語言模型輸出所述線索數(shù)據(jù)對應(yīng)的關(guān)鍵數(shù)據(jù)；其中，所述第一提示詞用于指示所述大語言模型根據(jù)實體、所述屬性和所述關(guān)聯(lián)關(guān)系從所述線索數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵數(shù)據(jù)；

6、利用統(tǒng)計算法對所述關(guān)鍵數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，得到統(tǒng)計分析結(jié)果；

7、根據(jù)所述統(tǒng)計分析結(jié)果對預(yù)先構(gòu)建的第一分析模版進行更新，得到第二分析模版；其中，所述第一分析模版是根據(jù)歷史報告數(shù)據(jù)確定的；

8、基于所述關(guān)鍵數(shù)據(jù)對所述第二分析模版進行填充，生成所述分析報告。

9、本申請的第二方面提供了一種基于多維特征挖掘的數(shù)據(jù)報告智能生成裝置，包括：

10、獲取模塊，被配置為獲取待處理的線索數(shù)據(jù)；

11、確定模塊，被配置為根據(jù)預(yù)先提取的核心分析要素確定在所述線索數(shù)據(jù)中待抽取的實體和屬性，并建立實體之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系；其中，所述核心分析要素是根據(jù)歷史報告數(shù)據(jù)確定的；

12、提取模塊，被配置為根據(jù)所述實體、所述屬性、所述關(guān)聯(lián)關(guān)系和所述線索數(shù)據(jù)構(gòu)建第一提示詞，將所述第一提示詞輸入至大語言模型，通過所述大語言模型輸出所述線索數(shù)據(jù)對應(yīng)的關(guān)鍵數(shù)據(jù)；其中，所述第一提示詞用于指示所述大語言模型根據(jù)實體、所述屬性和所述關(guān)聯(lián)關(guān)系從所述線索數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵數(shù)據(jù)；

13、分析模塊，被配置為利用統(tǒng)計算法對所述關(guān)鍵數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，得到統(tǒng)計分析結(jié)果；

14、更新模塊，被配置為根據(jù)所述統(tǒng)計分析結(jié)果對預(yù)先構(gòu)建的第一分析模版進行更新，得到第二分析模版；其中，所述第一分析模版是根據(jù)歷史報告數(shù)據(jù)確定的；

15、生成模塊，被配置為基于所述關(guān)鍵數(shù)據(jù)對所述第二分析模版進行填充，生成所述分析報告。

16、本申請的第三方面還提供了一種電子設(shè)備，包括存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可由所述處理器執(zhí)行的計算機程序，所述處理器在執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)如第一方面所述的方法。

17、本申請還提供了一種非暫態(tài)計算機可讀存儲介質(zhì)，所述非暫態(tài)計算機可讀存儲介質(zhì)存儲計算機指令，所述計算機指令用于使計算機執(zhí)行如第一方面所述的方法。

18、從上面所述可以看出，本申請?zhí)峁┑幕诙嗑S特征挖掘的數(shù)據(jù)報告智能生成方法及相關(guān)設(shè)備，所述方法包括獲取待處理的線索數(shù)據(jù)；根據(jù)預(yù)先提取的核心分析要素確定在所述線索數(shù)據(jù)中待抽取的實體和屬性，并建立實體之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系；其中，所述核心分析要素是根據(jù)歷史報告數(shù)據(jù)確定的，便于準確確定需要從線索數(shù)據(jù)中抽取的具體內(nèi)容。根據(jù)所述實體、所述屬性、所述關(guān)聯(lián)關(guān)系和所述線索數(shù)據(jù)構(gòu)建第一提示詞，將所述第一提示詞輸入至大語言模型，通過所述大語言模型輸出所述線索數(shù)據(jù)對應(yīng)的關(guān)鍵數(shù)據(jù)；其中，所述第一提示詞用于指示所述大語言模型根據(jù)實體、所述屬性和所述關(guān)聯(lián)關(guān)系從所述線索數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵數(shù)據(jù)。利用大語言模型的理解能力，通過第一提示詞指示大語言模型提取關(guān)鍵數(shù)據(jù)，以為后續(xù)生成分析報告提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。利用統(tǒng)計算法對所述關(guān)鍵數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，挖掘關(guān)鍵數(shù)據(jù)中的新趨勢和新內(nèi)容，得到統(tǒng)計分析結(jié)果。根據(jù)所述統(tǒng)計分析結(jié)果對預(yù)先構(gòu)建的第一分析模版進行更新，得到第二分析模版；其中，所述第一分析模版是根據(jù)歷史報告數(shù)據(jù)確定的；實現(xiàn)了分析模版的動態(tài)調(diào)節(jié)，以適應(yīng)線索數(shù)據(jù)的實時變化趨勢。基于所述關(guān)鍵數(shù)據(jù)對所述第二分析模版進行填充，生成所述分析報告。自動生成分析報告，有助于提升分析報告的生成速率和準確性，確保報告內(nèi)容隨著數(shù)據(jù)的更新而更新，滿足快速變化的決策環(huán)境的需要。

技術(shù)特征：

1.一種基于多維特征挖掘的數(shù)據(jù)報告智能生成方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一分析模版中包括多個模版要素；所述根據(jù)所述統(tǒng)計分析結(jié)果對預(yù)先構(gòu)建的第一分析模版進行更新，得到第二分析模版，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述核心分析要素的確定方法，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗的歷史報告數(shù)據(jù)確定初始分析模版，包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，對所述歷史報告數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清洗，包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述針對每個類簇中的文本段落，利用大語言模型提取得到所述類簇中文本段落對應(yīng)的核心分析信息，包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一分析模版的確定方法，包括：

8.一種基于多維特征挖掘的數(shù)據(jù)報告智能生成裝置，其特征在于，包括：

9.一種電子設(shè)備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并在處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述程序時實現(xiàn)如權(quán)利要求1至7任意一項所述的方法。

10.一種非暫態(tài)計算機可讀存儲介質(zhì)，所述非暫態(tài)計算機可讀存儲介質(zhì)存儲計算機指令，其特征在于，所述計算機指令用于使計算機執(zhí)行權(quán)利要求1至7任一所述方法。

技術(shù)總結(jié)
本申請?zhí)峁┮环N基于多維特征挖掘的數(shù)據(jù)報告智能生成方法及相關(guān)設(shè)備，所述方法包括獲取待處理的線索數(shù)據(jù)；根據(jù)預(yù)先提取的核心分析要素確定在線索數(shù)據(jù)中待抽取的實體和屬性，并建立實體之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。根據(jù)實體、屬性、關(guān)聯(lián)關(guān)系和線索數(shù)據(jù)構(gòu)建第一提示詞，將所述第一提示詞輸入至大語言模型，通過所述大語言模型輸出所述線索數(shù)據(jù)對應(yīng)的關(guān)鍵數(shù)據(jù)。利用統(tǒng)計算法對所述關(guān)鍵數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，得到統(tǒng)計分析結(jié)果。根據(jù)所述統(tǒng)計分析結(jié)果對預(yù)先構(gòu)建的第一分析模版進行更新，得到第二分析模版?；谒鲫P(guān)鍵數(shù)據(jù)對所述第二分析模版進行填充，生成所述分析報告。自動生成分析報告，有助于提升分析報告的生成速率和準確性，滿足快速變化的決策環(huán)境的需要。

技術(shù)研發(fā)人員：于鋒杰,楊艷,陶佳
受保護的技術(shù)使用者：天津航數(shù)信息技術(shù)有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/30