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申请/专利权人：浙江微风智能科技有限公司

摘要：本申请公开了一种基于ChatGPT的全域感知预警方法、系统、介质及电子设备，方法包括：收集并预处理预设时间段内预先布设在目标区域的各监控设备发送的环境感知数据，得到待分析异构数据；将待分析异构数据输入预设全域感知预警组件，输出待分析异构数据对应的分析结果；预设全域感知预警组件包括预先训练的全域感知模型、预设ChatGPT模型；预先训练的全域感知模型用于基于待分析异构数据生成多维度的识别结果；预设ChatGPT模型用于解析多维度的识别结果，生成各维度的事件关键词序列；在分析结果指示目标区域存在危险事件时，进行预警。因此，采用本申请实施例，能够提升预警效率，还可以提升危险事件预测的准确度，同时不会错过关键的情报或及时做出反应。

主权项：1.一种基于ChatGPT的全域感知预警方法，其特征在于，所述方法包括：收集并预处理预设时间段内预先布设在目标区域的各监控设备发送的环境感知数据，得到待分析异构数据；将所述待分析异构数据输入预设全域感知预警组件中，输出所述待分析异构数据对应的分析结果；其中，预设全域感知预警组件包括预先训练的全域感知模型、预设ChatGPT模型；所述预先训练的全域感知模型用于基于待分析异构数据生成多维度的识别结果；所述预设ChatGPT模型用于解析所述多维度的识别结果，生成各维度的事件关键词序列；所述待分析异构数据对应的分析结果是基于所述各维度的事件关键词序列生成的；在所述分析结果指示所述目标区域存在危险事件的情况下，生成所述目标区域的危险事件信息上报至预警终端进行预警；其中，将所述待分析异构数据输入预设全域感知预警组件中，输出所述待分析异构数据对应的分析结果，包括：将所述待分析异构数据输入预先训练的全域感知模型中，输出所述待分析异构数据对应的多维度的识别结果；根据所述多维度的识别结果和预设ChatGPT模型，生成所述多维度的识别结果对应的各维度的事件关键词序列；根据所述各维度的事件关键词序列，生成所述待分析异构数据对应的分析结果；其中，所述根据所述各维度的事件关键词序列，生成所述待分析异构数据对应的分析结果，包括：将所述各维度的事件关键词序列进行格式标准化，得到各维度的第一事件关键词序列；针对各维度的目标事件关键词序列分配包含时间戳、地点标记以及事件类型的上下文信息，得到各维度的第二事件关键词序列；对所述各维度的第二事件关键词序列进行归一化，以消除不同数据源之间的术语差异，得到各维度的第三事件关键词序列；统计所述各维度的第三事件关键词序列中各第三事件关键词出现的频率与已知事件类型的关联度；基于统计的各第三事件关键词出现的频率与已知事件类型的关联度，确定所述各第三事件关键词的重要程度；根据所述各第三事件关键词的重要程度，筛选重要程度大于预设阈值的关键词，得到各维度的第四事件关键词序列；采用主题建模技术识别并提取所述各维度的第四事件关键词序列中跨维度的共同主题或逻辑联系的各维度目标关键词；其中，所述主题建模技术为狄利克雷分配算法；将跨维度的共同主题或逻辑联系的各维度目标关键词进行聚合，得到连贯的信息块；采用预设ChatGPT模型的推理组件对所述连贯的信息块进行危险事件推断，得到所述待分析异构数据对应的分析结果。

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