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摘要：本发明涉及报告生成技术领域，公开一种基于深度学习的数据报告生成方法，包括如下步骤：S1、收集结构化数据、非结构化数据及多模态数据，且对不同类型的数据进行清洗和预处理，可使用统一的数据表示方式；S2、使用多模态深度学习模型对不同数据模态进行特征提取，将多模态特征进行融合，通过深度神经网络或自注意力机制对特征进行综合处理。通过引入多模态深度学习模型，系统能更好地处理和融合结构化数据、非结构化数据及多模态数据，意味着生成的报告能更加全面、准确地反映来自不同数据源的信息，提供更具洞察力的分析，而特征提取和融合技术，系统可捕捉到更细致和重要的特征，使报告生成更为精准和定制化。
主权项：1.一种基于深度学习的数据报告生成方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、收集结构化数据、非结构化数据及多模态数据，且对不同类型的数据进行清洗和预处理，以使用统一的数据表示方式；S2、使用多模态深度学习模型对不同数据模态进行特征提取，将多模态特征进行融合，通过深度神经网络或自注意力机制对特征进行综合处理，择取最具代表性的特征用于报告生成；S3、使用知识增强模型将领域特定的知识库、行业规则和历史数据趋势整合到特征处理中，且通过上下文感知机制，动态调整报告生成内容，使其能根据数据背景生成相关的报告；S4、部署支持自适应学习的深度学习模型，使模型能实时适应新数据和新任务，且利用在线学习机制，结合用户反馈，不断调整模型权重和生成策略；S5、设计交互式生成框架，允许用户在报告生成过程中提供实时反馈，以结合强化学习机制，利用用户反馈动态优化生成模型；S6、在报告生成过程中结合生成对抗网络或变分自编码器生成模型，探索创新性内容生成；S7、使用多语言预训练模型处理多语言数据，同时，根据不同文化背景动态调整报告的表达方式；S8、使用多种评估指标评估报告的质量，且通过与人工生成报告的比较来衡量模型性能，以收集用户反馈，进行模型的持续迭代优化；S9、将优化后的模型部署到生产环境，支持自动和交互式报告生成，以结合API或Web服务，同时，定期监控模型在实际应用中的表现，根据新数据和需求变化及时更新模型。
权利要求：
百度查询： 烟台职业学院 一种基于深度学习的数据报告生成方法
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