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申请/专利权人：中科智慧(苏州)科技有限公司;中国太平洋财产保险股份有限公司;合肥市公安局;安徽大学;安徽华典大数据科技有限公司;中科网安(苏州)量子科技有限公司;合肥中科网安量子科技有限公司;合肥中科智慧社区科技有限公司;合肥中科数商数据科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于AIGC的舆情分析模型优化系统，包括AIGC配置管理模块、模型数据生成模块、深度学习模型优化模块和输入输出模块；所述模型数据生成模块通过深度学习模型的特征要求来提取内容生成描述信息提供给AIGC，将经过生成的初步训练数据进行清洗整理，然后根据配置的训练数据特征进行二次验证，对于特征验证不合格的训练数据反馈给AIGC管理配置模块进行二次模型数据生成来提高模型数据。本发明能够高质量快速生成包括文本，语音，视频在内的多种深度学习训练数据，同时根据深度学习模型训练的反馈实时调整AIGC模型数据生成的配置参数，实现公共安全各场景下深度学习模型的快速训练和优化。

主权项：1.一种基于AIGC的舆情分析模型优化系统，其特征在于，包括以下模块：AIGC配置管理模块，对AIGC核心进行参数配置，根据深度学习模型需要生成数据的类型以及对应数据的行为模式，情感倾向输入来生成预期的训练数据；模型数据生成模块，通过深度学习模型的特征要求来提取内容生成描述信息提供给AIGC，将经过生成的初步训练数据进行清洗整理，然后根据配置的训练数据特征进行二次验证，对于验证合格的训练数据存储进入模型数仓库，对于特征验证不合格的训练数据进行不合格特征提炼，并反馈给AIGC管理配置模块进行二次模型数据生成，通过不断细化AIGC生成的配置要求来提高模型数据；深度学习模型优化模块，根据生成的模型训练数据来训练舆情不同场景下的深度学习分析模型，并根据训练模型的实际舆情分析效果来不断调整和优化模型自身；输入输出模块，提供输入输出界面，通过输入界面随时修改AIGC的配置信息以及模型数据生成过程中的参数来实时优化上述操作的性能，输出界面可将系统的实时状态，模型数据生成的条数以及系统异常信息进行输出展示。

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