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龙图腾网恭喜湖南千家万护网络科技服务有限公司申请的专利一种基于多模态预训练大模型的保险数据分析方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119513558B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510065756.2，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权一种基于多模态预训练大模型的保险数据分析方法及系统是由蒋亮;周超平;邹馥莲设计研发完成，并于2025-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态预训练大模型的保险数据分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态预训练大模型的保险数据分析方法及系统，涉及保险数据分析领域，其技术方案要点包括：采集综合保险数据，对综合保险数据进行数据增质处理，获取增质数据集，对增质数据集进行跨模态整合处理，获取关联整合图表；构建多任务驱动模型，并对模型进行自适应更新，将关联整合图表输入到预训练的多任务驱动模型中，生成保险分析报告；将保险分析报告在计算机端页进行显示，并与用户进行界面交互，实现对保险数据的高质量分析和处理以及模型的自适应更新，提供高质量和高效率服务。

本发明授权一种基于多模态预训练大模型的保险数据分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态预训练大模型的保险数据分析方法，其特征在于，所述基于多模态预训练大模型的保险数据分析方法包括：步骤S1：采集综合保险数据，对综合保险数据进行数据增质处理，获取增质数据集，对增质数据集进行跨模态整合处理，获取关联整合图表；综合保险数据包括文本数据，对于文本数据，使用词典-自然语言处理技术对文本数据进行分词，通过混合TF-IDF算法计算每个词语的比重优先值，设置界限阈值，将比重优先值大于等于界限阈值的词语记为特征词；步骤S2：构建多任务驱动模型，并对模型进行自适应更新，将关联整合图表输入到预训练的多任务驱动模型中，生成保险分析报告；多任务驱动模型的框架为基于神经网络学习和LSTM技术，包括输入层、隐藏层和输出层，输入层的输入设定为关联整合图表，输出层的输出为保险分析报告，且输出层并行设置3个输出头，分别为类型预测头、责任认定头和理赔金额预测头；提取3个输出头的损失函数，设定更新阈值，当损失函数的值大于更新阈值时，识别该损失函数对应的输出头，并标记对应的隐含层和输出层，将其他输出头的隐含层和输出层冻结，形成新的模型；将冻结的输出头解冻，得到自适应持续更新后的模型；步骤S3：将保险分析报告在计算机端页进行显示，并与用户进行界面交互。

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