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申请/专利权人：天元大数据信用管理有限公司
摘要：本发明公开了基于大模型技术的企业智能问答筛选方法及系统，属于深度学习技术领域，要解决的技术问题为基于大模型技术如何实现企业批量化的筛选。包括如下步骤：建立不同的数据采集方式，并建立数据采集管理工具；基于大模型技术对采集的企业数据进行数据治理；将原始的指标以及新的指标作为训练所需的特征指标、并将特征指标存储至建立的指标库；建立企业画像标签并构建标签规则及模型，将生成的企业画像及特征标签存储至企业画像及特征标签库；基于企业特征及要求条件生成相关的筛选条件及规则，根据筛选条件及规则生成SQL筛选程序；基于企业画像及特征标签库、执行SQL筛选程序筛选出客户所需的企业并返回客户。
主权项：1.一种基于大模型技术的企业智能问答筛选方法，其特征在于，包括如下步骤：企业数据采集：根据不同的数据来源、数据类型以及数据量，建立不同的数据采集方式，并建立数据采集管理工具，数据采集管理工具用于对采集的数据进行管理；数据治理：基于大模型技术对采集的企业数据进行数据治理，得到标准化的企业数据，并建立标准化企业数据库、将标准化的企业数据存储至标准化企业数据库中，其中，数据治理包括进行数据筛选校验、主体识别、数据格式与缺失值处理、关联及融合、标准化以及以及流转标识；特征指标提取及衍生：根据业务需求制定原始的指标，并基于大模型算法对原始的指标进行指标衍生，得到新的指标，将原始的指标以及新的指标作为训练所需的特征指标、并将特征指标存储至建立的指标库；构建企业标签规则及模型：基于企业数据以及特征指标、通过大模型训练技术进行指标重要性分析，筛选出重要性特征指标，基于重要性特征指标对企业特征进行描述、建立企业画像标签并构建标签规则及模型，基于标签规则及模型生成企业画像及特征标签，将生成的企业画像及特征标签存储至企业画像及特征标签库；问答内容解析：通过大模型技术中的语义分析对客户提出的企业筛选需求进行语义分析，得到企业特征及要求条件，并基于企业特征及要求条件生成相关的筛选条件及规则，根据筛选条件及规则生成SQL筛选程序；筛选企业：基于企业画像及特征标签库、执行SQL筛选程序筛选出客户所需的企业并返回客户。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天元大数据信用管理有限公司 基于大模型技术的企业智能问答筛选方法及系统
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