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摘要：本发明提供一种基于生成式AI的情绪传播预测与引导大模型构建方法与系统，首先，构建情绪分析大模型，利用大语言模型和多源社交媒体数据，融合语法、语义和记忆驱动，采用稀疏门控混合专家训练技术，提升训练效率和性能；其次，基于情绪分析大模型开展舆情事件传播预测并且生成个体情绪与传播内容多维引导的受控制品，进行传播预测，同时生成情绪引导策略和内容；最后，构建综合系统进行演示验证，针对多样化突发舆情事件，基于时空特征分析网络舆情事件传播，进行实证分析，提高预测模型精度和效率。本发明突破了现有方法在处理复杂、多模态情绪表达和动态变化预测引导方面的局限性，有助于发现和疏导社会矛盾、维护社会稳定。
主权项：1.一种生成式AI情绪传播预测与引导大模型构建方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤一，面向社交媒体构建基于语法语义和记忆驱动的情绪分析大模型，利用语言大模型对语法结构和含义进行建模，并结合历史信息的存储和溯源，采用开源中文大语言模型作为基础，结合社交媒体数据，使用稀疏门控混合专家训练技术，构建情绪分析大模型，实现对社交媒体个体表达的情绪理解和生成回复；步骤二，基于情绪分析大模型开展舆情事件传播预测，收集并预处理社交媒体数据，提取情绪特征和传播路径，基于图论和复杂网络理论构建传播模型，模拟信息在社交网络中的传播过程，采用LSTM和随机森林，训练和优化模型，以提高预测精度，最后，结合情绪分析结果，预测舆情事件的传播路径和影响范围；步骤三，生成个体情绪与传播内容多维引导策略，溯源个体情绪传播路径，采用目标情绪受控生成算法，生成多维引导策略，实现对个体情绪及传播内容的有效引导，增强群体消极情绪判别和舆情应对能力；步骤四，建立基于时空特征分析的舆情事件传播范围及引导效果评估模型，选取典型舆情案例进行实证分析，验证评估模型的精度和效率，实现对舆情事件传播范围和效果的高效评估，进而为改进情绪分析预测大模型和多维引导策略提供科学依据。
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百度查询： 北京邮电大学 一种生成式AI情绪传播预测与引导大模型构建方法与系统
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