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龙图腾网获悉天津开发区先特网络系统有限公司申请的专利一种基于大模型和多模态数据的社会风险感知方法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：CN120031381B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202510147816.5，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种基于大模型和多模态数据的社会风险感知方法是由赵育琪;刘俊岭;谷明设计研发完成，并于2025-02-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大模型和多模态数据的社会风险感知方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于大模型和多模态数据的社会风险感知方法，所述方法包括：采集多模态数据，包括政策和公共数据等；根据预设标签类型对数据进行标注；根据政策和公共数据等构建社会风险感知知识库；构建基础模型；使用社会风险感知知识库训练模型，训练得到社会风险感知模型；将收集的数据输入到社会风险感知模型中进行风险预测，得到每个事件的风险数据以及风险预测报告；充实知识库，通过置信学习对预测结果进行自纠错。本发明通过结合大模型和多模态数据建立数学模型增强社会风险的早期预测，为使用大模型进行社会风险预测提供了更广泛的理解，使社会风险从经验治理转向大模型大数据智慧治理变为可能。

本发明授权一种基于大模型和多模态数据的社会风险感知方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型和多模态数据的社会风险感知方法，其特征在于，所述方法包括： S1、采集多模态数据，包括政策和公共数据、统计数据和调查数据、新闻报道和社会热点； S2、根据预设标签类型对新闻报道和社会热点进行标注； S3、根据政策和公共数据、统计数据和调查数据以及标注后的新闻报道和社会热点构建社会风险感知知识库，用于模型训练； S4、构建基础模型，由语音特征提取模块、文本特征提取模块和大模型三部分组成； S5、使用社会风险感知知识库训练模型，训练得到社会风险感知模型，定期进行增量训练优化模型； S6、将收集的数据输入到社会风险感知模型中进行风险预测，得到每个事件的风险数据以及风险预测报告； S7、不断充实知识库，通过置信学习对预测结果进行自纠错，使预测的结果更加精准； 所述S7中，不断充实知识库，通过置信学习对预测结果进行自纠错，使预测的结果更加精准的步骤包括：将训练好的模型部署到实际环境中进行测试，通过API接口和Web应用提供预测服务；在算法的测试初期，需要对预测结果进行人工校验，找出模型预测结果中不合格的数据并记录，然后添加一个置信学习任务进行增量训练；置信学习是一种机器学习方法，其目标是为模型的输出提供置信度估计，置信度表示模型对其输出的自信程度；置信学习任务指在进行增量训练时告诉模型训练数据中不合格标签的比例，让模型给所有数据的标签进行打分找出不合格标签，在经过多次训练后，当模型结果的不合格比例低于千分之一时，不再进行人工校验，但在每次模型自检时都设置为数据中存在错误数据，然后将置信度低于预设阈值的数据剔除后，将其余数据合并到知识库中； S5中，使用社会风险感知知识库训练模型，训练得到社会风险感知模型的步骤包括： 大模型在训练时采用DPO损失函数进一步优化模型，DPO损失函数LDPO如下： ； 其中D代表数据集，里面包含三元组数据x,yw,yl，x是输入序列，yw和yl分别是标注的好和坏的响应，表示对数据集D中的所有数据x,yw,yl求期望，Pθ是待优化的模型，参数为θ，Pref表示用Pθ初始化的参考模型，log为对数符号，σ表示sigmoid函数，β是一个超参数。

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