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摘要：本发明涉及网络信息数据审核分析领域，尤其涉及一种基于大模型的网络信息数据综合审核处理方法，包括：利用网络信息数据得到网络信息数据的数据特征；利用所述网络信息数据的数据特征对应历史数据特征基于大模型建立网络信息数据分类筛选模型；根据所述网络信息数据分类筛选模型进行拟合筛选得到网络信息数据综合审核处理结果，将大模型技术与网络信息数据的分析研判结合，建立可靠分析模型，并借助历史数据实现模型训练集的增容，对最终模型输出有较大改善，同时，方案内自身验证迭代流程，也实现了内部循环，对于长时间部署应用或大批量网络信息数据也有较好的适应能力。

主权项：1.一种基于大模型的网络信息数据综合审核处理方法，其特征在于，包括：S1、利用网络信息数据得到网络信息数据的数据特征；S1-1、获取网络信息数据的数据类型、网络信息数据的数据源IP地址与网络信息数据的数据内容作为实时数据；S1-2、利用所述实时数据得到网络信息数据的数据特征；S1-2-1、判断所述网络信息数据的数据类型是否符合当前网络信息数据对应数据环境，若是，则执行S1-2-2，否则，放弃处理；S1-2-2、判断所述网络信息数据的数据源IP地址是否符合当前网络信息数据对应数据环境，若是，则执行S1-2-3，否则，放弃处理；S1-2-3、利用所述网络信息数据的数据内容作为网络信息数据综合审核第一数据，利用所述网络信息数据的数据内容对应网络信息数据的数据类型与网络信息数据的数据源IP地址作为网络信息数据综合审核第二数据；S1-2-4、利用所述网络信息数据综合审核第一数据与网络信息数据综合审核第二数据作为网络信息数据的数据特征；S2、利用所述网络信息数据的数据特征对应历史数据特征基于大模型建立网络信息数据分类筛选模型；S2-1、获取所述网络信息数据的数据特征的网络信息数据的数据内容对应历史数据特征建立第一训练集；S2-2、获取所述第一训练集对应网络信息数据的数据类型与网络信息数据的数据源IP地址建立第一验证集；S2-3、利用所述第一训练集与第一验证集基于大模型建立网络信息数据综合审核初始筛选模型；S2-4、利用所述网络信息数据的数据特征根据网络信息数据综合审核初始筛选模型得到网络信息数据分类筛选模型；S3、根据所述网络信息数据分类筛选模型进行拟合筛选得到网络信息数据综合审核处理结果。

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