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摘要：本发明属于自然语言处理技术领域，提供了一种个性化留学咨询报告智能生成方法及系统，通过在去中心化的场景中各个客户端创建表单，所述表单包括多个表单项，每个表单项与用户文本数据中的特征信息一一对应；将从各个客户端传输而来的表单导向选择为训练数据集；通过训练数据集对神经网络模型进行训练得到预训练模型；将待推荐的用户文本数据输入预训练模型中获取留学信息的成功率并推送留学信息。能够减少数据出现冲突、矛盾、错误概率，能够及时的清除训练数据集中可能出现错误的所有表单，从而调整了预训练模型在训练时的精度，保证了在后续的步骤中预训练模型的召回率。

主权项：1.一种个性化留学咨询报告智能生成方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S100，在各个客户端创建表单；S200，将从各个客户端传输而来的表单导向选择为训练数据集；S300，通过训练数据集对神经网络模型进行训练得到预训练模型；S500，将待推荐的用户文本数据输入预训练模型中获取留学信息的成功率并推送留学信息；在S200中，将从各个客户端传输而来的表单导向选择为训练数据集的方法包括：记当前客户端创建表单的时间为建表时间，以表单的各个表单项全部填写完成的时间或表单向服务器传输的时间为完成时间；以建表时间到完成时间之间的时段为表单的表单指向时间；在表单指向时间内，于所有的客户端中与当前客户端的表单中的任意一个或多个表单项相同且已填写完成的表单项的数量为近似完成项数CompN；分别构建空集合ASET和BSET，记在表单指向时间内CompN＞0的各个时刻为冲突时刻；令各个冲突时刻之间的时长的差值的均值为MEANGAP；如果当前的冲突时刻为CAT；则按照时间顺序在表单指向时间内记CAT的下个冲突时刻为CBT、记CBT的下个冲突时刻为CCT；针对各个近似完成项数，如果在表单指向时间内CCT时刻处于从CAT时刻到CBT+MEANGAP时刻之间的时间段内，则将表单指向时间内时刻CAT时的近似完成项数CAN、CBT时的近似完成项数CBN和CCT时的近似完成项数CCN按顺序加入集合ASET中；否则，则将CAN、CBN和CCN依次加入集合BSET中；以ASETi表示集合ASET第i个近似完成项数，i为序号；对各个表单进行导向选择；其中，对各个表单进行导向选择的方法具体包括以下步骤：对于各个ASETi，如果满足条件：BSetMean≥ASETi≥BSetSho，且如果对应的表单不在训练数据集中，则将表单添加到训练数据集中；对于各个ASETi，如果满足条件：BSetMean＜ASETi＜BSETBig，且如果对应的表单已经在训练数据集中存在，则将表单从训练数据集中删除；其中，BSetMean为集合BSET中近似完成项数的均值；BSetSho表示集合BSET中近似完成项数的最小值；BSETBig表示集合BSET中近似完成项数的最大值。

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