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龙图腾网获悉北京中科金财科技股份有限公司申请的专利一种基于大语言模型的数据分析方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120258110B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510317297.2，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权一种基于大语言模型的数据分析方法及系统是由常新月设计研发完成，并于2025-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大语言模型的数据分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于大语言模型的数据分析方法及系统，涉及数据处理技术领域，所述方法包括：收集企业内各个部门的人力资源数据和任务明细数据；将收集到的数据转化为大语言模型可识别的高维向量；基于生成的高维向量创建一个多任务分析体，同时满足任务调度、任务进度预测和绩效评估三项数据分析需求；集成创建好的多任务分析体到大语言模型，并基于历史数据对模型进行微调；将微调后的大语言模型部署到生产环境，并根据用户的反馈数据对大语言模型进行持续优化。本发明优化了大语言模型在数据分析流程中的应用，可以根据特定需求提供特定的分析方法，以适应复杂多变的数据环境；在保证分析效率的同时，提高分析的准确性和针对性。

本发明授权一种基于大语言模型的数据分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的数据分析方法，其特征在于，包括： Step1、收集企业内各个部门的人力资源数据和任务明细数据； Step2、将收集到的数据转化为大语言模型可识别的高维向量； Step3、基于生成的高维向量创建一个多任务分析体，同时满足任务调度、任务进度预测和绩效评估三项数据分析需求， 多任务分析体的具体创建过程包括以下子步骤： 创建一个多层分析结构，并在每个分析层的入口设置高维向量提取器； 创建多层分析结构来隔离不同分析的需求，并利用高维向量提取器从输入数据中提取本层所需的高维向量； 根据待满足的分析需求个性化调整各个分析层内的子模型； 每个刚创建好的分析层内都包含一个默认的子模型，表示为：，其中为子模型的输出，为第i个分析数据，为第i个分析数据的权重向量，为第i个分析数据的偏置向量，L是一个归一化常数，i取值1~n，n为本层分析数据的总个数； 默认的子模型通用于一般的统计问题，所以负责绩效评估分析层内的子模型不需要做任何修改；但在面对分类问题和预测问题时就需要对分析层内的子模型进行个性化调整，具体地： 对于分类问题，个性化调整后的分析层子模型表示为：，其中为子模型的输出，为第j个员工与当前任务的历史匹配率，为第u个员工特征与当前的第e个任务特征的匹配系数，表示第u个员工特征，为第u个员工特征的偏置向量，u取值1~U，U为员工特征的总数量，e取值1~E，E为任务特征的总数量，L是一个归一化常数，j取值1~m，m是某部门内员工的总数量； 对于预测类问题，个性化修改后的分析层子模型表示为：，其中为子模型的输出，为子模型的输出权重矩阵，为第i个分析数据，为第i个分析数据的权重向量，为第i个分析数据的偏置向量，为第i个分析数据的趋参，为子模型的纠偏矩阵，L是一个归一化常数，i取值1~n，n为本层分析数据的总个数； 设置多层分析结构的输出规则，得到最终的多任务分析体； Step4、集成创建好的多任务分析体到大语言模型，并基于历史数据对模型进行微调； Step5、将微调后的大语言模型部署到生产环境，并根据用户的反馈数据对大语言模型进行持续优化。

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