本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)分析，具體的說(shuō)是一種基于大模型的社會(huì)事件識(shí)別與解讀系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、在這個(gè)日新月異、瞬息萬(wàn)變的世界里，每一刻都有無(wú)數(shù)的事件在交織發(fā)生。在相關(guān)部門(mén)中，各種事件，都反應(yīng)一定的社會(huì)狀況和影響范圍，這些事件以及數(shù)據(jù)背后，其反應(yīng)的問(wèn)題，左右著相關(guān)部門(mén)對(duì)于接下來(lái)發(fā)展方向的調(diào)整。

2、對(duì)于相關(guān)部門(mén)，社會(huì)的每一次細(xì)微波動(dòng)，都可能蘊(yùn)含著不可估量的影響范圍。這些社會(huì)動(dòng)態(tài)，如同無(wú)形的力量，悄無(wú)聲息地影響著相關(guān)人員的決策。數(shù)據(jù)分析師，作為相關(guān)部門(mén)的幕后英雄，他們的工作便是深入挖掘這些紛繁復(fù)雜的事件，細(xì)致分析它們所帶來(lái)的影響，評(píng)估其中的風(fēng)險(xiǎn)與機(jī)遇，從而為相關(guān)人員提供精準(zhǔn)、有力的建議。

3、然而，在這個(gè)信息爆炸的時(shí)代，數(shù)據(jù)分析工作面臨著前所未有的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)上，數(shù)據(jù)分析師需要花費(fèi)大量的時(shí)間和精力去感知、整理、解讀和分析這些信息。但人力終究有限，面對(duì)海量的數(shù)據(jù)，如何更有效地利用有限的資源，成為了擺在數(shù)據(jù)分析師面前的一道難題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明針對(duì)目前技術(shù)發(fā)展的需求和不足之處，提供一種基于大模型的社會(huì)事件識(shí)別與解讀系統(tǒng)。

2、本發(fā)明的一種基于大模型的社會(huì)事件識(shí)別與解讀系統(tǒng)，解決上述技術(shù)問(wèn)題采用的技術(shù)方案如下：

3、一種基于大模型的社會(huì)事件識(shí)別與解讀系統(tǒng)，其包括：

4、數(shù)據(jù)采集模塊，負(fù)責(zé)從目標(biāo)平臺(tái)中實(shí)時(shí)采集社會(huì)新聞數(shù)據(jù)，

5、預(yù)處理模塊，負(fù)責(zé)對(duì)采集數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理操作；

6、事件識(shí)別智能體，負(fù)責(zé)利用預(yù)訓(xùn)練的大模型，對(duì)預(yù)處理后數(shù)據(jù)包含的社會(huì)事件進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別、分類(lèi)及重要性排序；

7、事件解讀智能體，負(fù)責(zé)對(duì)排序后的社會(huì)事件進(jìn)行解讀分析，生成相應(yīng)的事件解讀報(bào)告；

8、知識(shí)庫(kù)構(gòu)建模塊，負(fù)責(zé)收集事件識(shí)別智能體分類(lèi)的社會(huì)事件，并從中提取與周期性事件相關(guān)的特征，構(gòu)建周期性事件的知識(shí)庫(kù)；

9、監(jiān)測(cè)與處理模塊，負(fù)責(zé)收集事件識(shí)別智能體分類(lèi)的社會(huì)事件，通過(guò)相似度檢索技術(shù)判斷其是否為知識(shí)庫(kù)的已知周期性事件或者為一個(gè)新周期性模式，若是已知周期性事件，則將檢索對(duì)應(yīng)的歷史相似事件具有的實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)發(fā)送至風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模塊，若是新的周期性模式，則從該社會(huì)事件中提取與周期性事件相關(guān)的特征，更新知識(shí)庫(kù)；

10、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模塊，負(fù)責(zé)結(jié)合社會(huì)新聞數(shù)據(jù)和事件解讀結(jié)果，參考?xì)v史相似事件具有的實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)，采用統(tǒng)計(jì)學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)方法評(píng)估社會(huì)事件對(duì)投資者的潛在風(fēng)險(xiǎn)并提供預(yù)警；

11、用戶(hù)交互界面，負(fù)責(zé)提供定制化的查詢(xún)條件輸入和結(jié)果展示功能，供數(shù)據(jù)分析師獲取社會(huì)事件的分類(lèi)結(jié)果、解讀結(jié)果和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果。

12、可選的，所涉及數(shù)據(jù)采集模塊包括：

13、數(shù)據(jù)源對(duì)接單元，用于對(duì)接目標(biāo)新聞平臺(tái)和政務(wù)數(shù)據(jù)平臺(tái)；

14、數(shù)據(jù)采集單元，用于采用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)技術(shù)，結(jié)合多線程和異步io機(jī)制，從對(duì)接的目標(biāo)平臺(tái)中同時(shí)采集社會(huì)新聞數(shù)據(jù)；

15、數(shù)據(jù)解析單元，用于將采集數(shù)據(jù)中的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

16、進(jìn)一步可選的，所涉及預(yù)處理模塊具體包括：

17、數(shù)據(jù)清洗單元，用于對(duì)采集數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗操作，包括去除重復(fù)記錄，糾正錯(cuò)誤和填充缺失值；

18、數(shù)據(jù)格式化單元，用于對(duì)清洗后數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化操作，使得不同來(lái)源和不同量綱的數(shù)據(jù)能夠在同一個(gè)框架下進(jìn)行分析。

19、可選的，所涉及事件識(shí)別智能體具體包括：

20、歷史事件回溯單元，用于使用人工標(biāo)注且涵蓋不同種類(lèi)事件及其影響情況的歷史數(shù)據(jù)，訓(xùn)練一個(gè)具備事件識(shí)別和分類(lèi)的transformer模型，還用于利用transformer模型對(duì)歷史社會(huì)事件進(jìn)行深入理解和分類(lèi)，并結(jié)合時(shí)間序列分析和聚類(lèi)算法識(shí)別周期性事件；

21、實(shí)時(shí)事件監(jiān)測(cè)單元，用于借助實(shí)時(shí)流處理框架與transformer模型的在線推理能力，即時(shí)分析新流入的社會(huì)資訊以識(shí)別新發(fā)生的社會(huì)事件，并引入注意力機(jī)制增強(qiáng)對(duì)關(guān)鍵信息的捕捉能力；

22、事件重要性排序單元，用于設(shè)計(jì)涵蓋事件的覆蓋范圍、歷史相似事件的影響程度、社交媒體情緒分析的多維度評(píng)分體系，利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型對(duì)事件進(jìn)行打分排序。

23、可選的，所涉及事件解讀智能體具體包括：

24、因果關(guān)系分析單元，用于應(yīng)用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建社會(huì)實(shí)體關(guān)系圖譜，分析事件與社會(huì)政策、社會(huì)情緒之間的因果聯(lián)系；

25、預(yù)測(cè)單元，用于利用時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型結(jié)合事件特征預(yù)測(cè)事件對(duì)不同社會(huì)領(lǐng)域的影響范圍和持續(xù)時(shí)間，并引入注意力機(jī)制聚焦關(guān)鍵變量以提高預(yù)測(cè)精度；

26、論據(jù)生成單元，用于從歷史數(shù)據(jù)中提取類(lèi)似事件案例，對(duì)比分析當(dāng)前事件與歷史事件的相似性與差異，自動(dòng)生成能夠體現(xiàn)事件影響的論據(jù)報(bào)告，隨后利用自然語(yǔ)言生成技術(shù)根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果自動(dòng)生成涵蓋影響因素、預(yù)期影響范圍和時(shí)間軸的事件解讀報(bào)告。

27、可選的，所涉及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模塊具體包括：

28、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)單元，負(fù)責(zé)接收采集與預(yù)處理模塊的采集數(shù)據(jù)、事件解讀智能體生成的事件解讀報(bào)告，并依據(jù)設(shè)定的規(guī)則和邏輯，找到這些數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在聯(lián)系，以將同一事件或相關(guān)事件的不同數(shù)據(jù)信息關(guān)聯(lián)起來(lái)，整合形成一個(gè)關(guān)于社會(huì)事件的數(shù)據(jù)集；

29、特征工程單元，負(fù)責(zé)對(duì)整合形成的數(shù)據(jù)集進(jìn)行特征工程處理，篩選出與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估最相關(guān)的特征；

30、模型構(gòu)建單元，負(fù)責(zé)從決策樹(shù)、隨機(jī)森林和梯度提升機(jī)中選擇至少一種算法，構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型；

31、模型訓(xùn)練單元，負(fù)責(zé)使用篩選出的特征訓(xùn)練風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，訓(xùn)練過(guò)程中，風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型通過(guò)不斷調(diào)整自身的參數(shù)和結(jié)構(gòu)，以最小化預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)與實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)之間的差異，從而逐漸學(xué)習(xí)到不同事件特征組合與相應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)之間的映射規(guī)律；

32、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，負(fù)責(zé)直接或者參考?xì)v史相似事件具有的實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)對(duì)不同事件的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)進(jìn)行量化評(píng)估；

33、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警單元，負(fù)責(zé)根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果，對(duì)達(dá)到設(shè)定風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的事件發(fā)出風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。

34、可選的，所涉及用戶(hù)交互界面具有如下功能：

35、采用響應(yīng)式設(shè)計(jì)，確保在不同設(shè)備上都能提供良好的用戶(hù)體驗(yàn)；

36、提供多種個(gè)性化設(shè)置選項(xiàng)，允許數(shù)據(jù)分析師根據(jù)自己的需求定制界面，包括事件類(lèi)型篩選、時(shí)間范圍選擇和風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)顯示；

37、通過(guò)圖表和地圖方式支管展示數(shù)據(jù)；

38、支持交互式查詢(xún)，以便數(shù)據(jù)分析師通過(guò)點(diǎn)擊和拖拽操作即可輸入查詢(xún)條件并獲取結(jié)果；

39、支持實(shí)時(shí)更新數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)分析師始終掌握最新的信息；

40、具有用戶(hù)反饋機(jī)制，鼓勵(lì)數(shù)據(jù)分析師提出改進(jìn)建議。

41、可選的，所涉及社會(huì)事件識(shí)別與解讀系統(tǒng)還包括：

42、訓(xùn)練與優(yōu)化模塊，用于持續(xù)收集采集與預(yù)處理模塊采集的新數(shù)據(jù)，采用常見(jiàn)問(wèn)題模型自動(dòng)識(shí)別與少見(jiàn)問(wèn)題人工微調(diào)結(jié)合，對(duì)事件識(shí)別智能體和事件解讀智能體進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化，同時(shí)，采用在線學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí)技術(shù)，使模型能夠適應(yīng)社會(huì)變化，提高識(shí)別和解讀的準(zhǔn)確性

43、性能評(píng)估模塊，用于基于預(yù)設(shè)規(guī)則定期對(duì)事件識(shí)別智能體和事件解讀智能體的性能進(jìn)行評(píng)估，并根據(jù)評(píng)估結(jié)果調(diào)整智能體參數(shù)。

44、可選的，所涉及系統(tǒng)后端采用大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，用于處理和分析海量社會(huì)事件數(shù)據(jù)；

45、系統(tǒng)采用apache?hadoop分布式文件系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，還采用mongodb知識(shí)庫(kù)，為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)提供靈活的存儲(chǔ)和查詢(xún)能力；

46、系統(tǒng)集成了apache?spark，支持復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理任務(wù)，利用spark?streaming進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理，處理實(shí)時(shí)社會(huì)數(shù)據(jù)，捕捉社會(huì)動(dòng)態(tài)，為事件識(shí)別和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提供即時(shí)數(shù)據(jù)支持。

47、本發(fā)明的一種基于大模型的社會(huì)事件識(shí)別與解讀系統(tǒng)，與現(xiàn)有技術(shù)相比具有的有益效果是：

48、本發(fā)明可以實(shí)現(xiàn)對(duì)社會(huì)數(shù)據(jù)的自動(dòng)抓取、分類(lèi)和初步分析，從而大大減輕數(shù)據(jù)分析師的工作負(fù)擔(dān)，同時(shí)，還能更加精準(zhǔn)地預(yù)測(cè)發(fā)展趨勢(shì)，為相關(guān)人員提供更加準(zhǔn)確、及時(shí)的建議，顯著提高數(shù)據(jù)分析師的工作效率，降低人為錯(cuò)誤，提供更加專(zhuān)業(yè)和深入的社會(huì)事件分析服務(wù)。