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公开(公告)号：CN118153684A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410565104.0
申请日：2024-05-09
Applicant: 中国科学技术大学
Abstract: 本发明公开了基于知识驱动的大模型情绪溯源及传播路径分析方法，涉及人工智能技术领域，将事件和用户情绪输送到溯源路径模型中，以输出事件与用户情绪之间的因果关系以及用户情绪传播的最短路径；溯源路径模型的训练过程如下：构建训练集，训练集中包括事件和用户情绪；将事件和用户情绪输送到因果关系模型中，生成事件与用户情绪之间是否存在因果关系以及因果关系的强弱；将因果关系以及因果关系的强弱输送到传播路径模型中，以预测用户情绪传播的最短路径，基于所生成的用户情绪传播的最短路径调整溯源路径模型中的模型参数；该情绪溯源及传播路径分析方法提升了事件和用户情绪的因果预测的准确性以及有效地实现对用户情绪的溯源。
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公开(公告)号：CN118153684B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410565104.0
申请日：2024-05-09
Applicant: 中国科学技术大学
Abstract: 本发明公开了基于知识驱动的大模型情绪溯源及传播路径分析方法，涉及人工智能技术领域，将事件和用户情绪输送到溯源路径模型中，以输出事件与用户情绪之间的因果关系以及用户情绪传播的最短路径；溯源路径模型的训练过程如下：构建训练集，训练集中包括事件和用户情绪；将事件和用户情绪输送到因果关系模型中，生成事件与用户情绪之间是否存在因果关系以及因果关系的强弱；将因果关系以及因果关系的强弱输送到传播路径模型中，以预测用户情绪传播的最短路径，基于所生成的用户情绪传播的最短路径调整溯源路径模型中的模型参数；该情绪溯源及传播路径分析方法提升了事件和用户情绪的因果预测的准确性以及有效地实现对用户情绪的溯源。
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