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申请/专利权人：北京天译科技有限公司

摘要：本申请提供一种基于数字孪生的气象数据可视化实现方法及系统，在气象融媒体素材构建网络的调试过程中，基于第一神经网络依据气象报道文本学习样例确定多个第一候选素材图像。然后，依据气象报道文本学习样例和各个第一候选素材图像，确定各个第一候选素材图像的候选效果参数。再依据各个第一候选素材图像的候选效果参数对第一神经网络进行调试，获得气象融媒体素材构建网络。基于第一候选素材图像的候选效果参数对第一神经网络进行调试，提高气象融媒体素材构建网络的生成精度，构建出效果良好的素材图像。此外，基于效果参数评估网络确定第一候选素材图像的候选效果参数，无需人力介入，提升了气象融媒体素材构建网络的调试速度，节约应用成本。

主权项：1.一种基于数字孪生的气象数据可视化实现方法，其特征在于，所述方法包括：获取针对目标模拟区域的目标气象多媒体报道的目标气象报道文本；基于气象融媒体素材构建网络依据所述目标气象报道文本确定目标候选素材图像，所述目标候选素材图像用以展示所述目标气象多媒体报道的气象内容；将所述目标候选素材图像融入到所述目标模拟区域对应的数字孪生体进行可视化展示；其中，所述气象融媒体素材构建网络采用如下步骤进行调试得到：获取针对模拟区域学习样例的气象多媒体报道的气象报道文本学习样例；基于第一神经网络依据所述气象报道文本学习样例确定多个第一候选素材图像，每一个第一候选素材图像用以展示所述气象多媒体报道的气象内容；基于效果参数评估网络依据所述气象报道文本学习样例和各个第一候选素材图像，确定所述各个第一候选素材图像的候选效果参数；依据所述各个第一候选素材图像的候选效果参数，对所述第一神经网络进行调试，获得气象融媒体素材构建网络，所述气象融媒体素材构建网络用于依据目标模拟区域进行目标气象多媒体报道的目标气象报道文本确定目标候选素材图像；其中，所述基于第一神经网络依据所述气象报道文本学习样例确定多个第一候选素材图像之前，还包括：基于基础神经网络依据所述气象报道文本学习样例确定多个第一备选素材图像，每一个第一备选素材图像用以展示所述气象多媒体报道的气象内容；从所述多个第一备选素材图像中挑选得到多个基准候选素材图像；基于所述多个基准候选素材图像对所述基础神经网络进行调试，获得第一神经网络；其中，所述从所述多个第一备选素材图像中挑选得到多个基准候选素材图像，包括：对所述气象报道文本学习样例进行因果解析，获得所述气象多媒体报道中的气象内容学习样例的因果效应系数，所述气象内容学习样例的因果效应系数用以表征所述气象内容学习样例的存在引起所述模拟区域学习样例在所述气象多媒体报道下的正面或者负面的信息；针对每一个第一备选素材图像，从所述每一个第一备选素材图像中提取第一气象内容，对所述第一气象内容进行处理，获得所述第一气象内容的因果效应系数，所述第一气象内容的因果效应系数用以表征所述第一气象内容的存在引起所述模拟区域学习样例在所述气象多媒体报道的正面或者负面的信息；在所述气象内容学习样例的因果效应系数和所述第一气象内容的因果效应系数符合选取要求时，确定所述每一个第一备选素材图像为基准候选素材图像；所述对所述气象报道文本学习样例进行因果解析的过程为采用调试好的因果解析网络执行，所述因果解析网络的获取过程包括：获取针对模拟区域学习样例的气象多媒体报道的气象报道文本学习样例和所述气象多媒体报道中的标记气象内容的因果效应系数；其中，所述标记气象内容的因果效应系数用以表征所述标记气象内容的存在引起所述模拟区域学习样例在所述气象多媒体报道的正面或者负面的信息；基于初始神经网络对气象报道文本学习样例进行因果解析，获得所述气象多媒体报道中的推理气象内容的因果效应系数，所述推理气象内容的因果效应系数用以表征所述推理气象内容的存在引起模拟区域学习样例在气象多媒体报道的正面或者负面的信息；基于所述标记气象内容的因果效应系数和所述推理气象内容的因果效应系数，确定初始神经网络的误差，并基于所述初始神经网络的误差对所述初始神经网络进行调试，获得调试后的初始神经网络；当所述调试后的初始神经网络达到收敛评估要求时，将所述调试后的初始神经网络作为所述因果解析网络；当所述调试后的初始神经网络没有达到收敛评估要求时，将所述调试后的初始神经网络作为后一轮调试的初始神经网络，基于所述气象报道文本学习样例和所述标记气象内容的因果效应系数对所述初始神经网络进行后一轮调试，直至调试后的初始神经网络达到所述收敛评估要求，将调试后的初始神经网络作为所述因果解析网络为止。

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