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申请/专利权人：之江实验室

摘要：本说明书公开了一种基于大语言模型的舆情传播建模仿真和风险预警方法，可以获取事件舆情信息，并根据该事件舆情信息对预设的大语言模型进行微调训练，而后，可以初始化拓扑网络，并初始化智能体的自身特征，在每一轮迭代中，确定智能体的记忆流信息，并从记忆流信息中筛选出目标信息，将上一轮迭代中更新得到的自身特征以及所述目标信息输入到所述大语言模型，得到本轮迭代中更新得到的自身特征，将本轮迭代中更新得到的自身特征输入到大语言模型中，得到预测出的智能体针对目标事件的行为信息，并更新所述拓扑网络，以进行下一轮迭代。最后，可以根据每一轮迭代中预测得到的各智能体的行为信息，进行风险预警。

主权项：1.一种基于大语言模型的舆情传播建模仿真和风险预警方法，其特征在于，包括：获取事件舆情信息，并根据所述事件舆情信息对预设的大语言模型进行微调训练；初始化拓扑网络，并初始化智能体的自身特征，所述拓扑网络用于表示智能体之间的社交关系，其中，所述拓扑网络中节点用于表示智能体，一个智能体用于仿真一个用户，所述自身特征包括：自信心分数、自我约束意愿分数；在每一轮迭代中，确定智能体的记忆流信息，并从所述记忆流信息中筛选出目标信息，将上一轮迭代中更新得到的自身特征以及所述目标信息输入到所述大语言模型，得到本轮迭代中更新得到的自身特征，其中，所述目标信息包括：与目标事件相关联的记忆信息以及通过所述拓扑网络确定出的对所述智能体具有影响力的邻居智能体对应的记忆信息；将所述本轮迭代中更新得到的自身特征输入到所述大语言模型中，得到预测出的智能体针对所述目标事件的行为信息，并根据所述行为信息，更新所述拓扑网络，以进行下一轮迭代；根据每一轮迭代中预测得到的各智能体的行为信息，进行风险预警；其中，确定智能体的记忆流信息，具体包括：构建集合，所述集合表示智能体i感知到的其他智能体对于目标事件的观点所构成的集合；根据舆情事件集合M及集合，确定智能体i的记忆流信息，所述舆情事件集合M包括时间、舆情事件内容以及各用户已采取的行为活动；将上一轮迭代中更新得到的自身特征以及所述目标信息输入到所述大语言模型，得到本轮迭代中更新得到的自身特征，具体包括：将上一轮迭代中更新得到的自我约束意愿分数和与目标事件相关联的记忆信息输入到所述大语言模型，得到本轮迭代中更新得到的自我约束意愿分数；将上一轮迭代中更新得到的自信心分数和通过所述拓扑网络确定出的对所述智能体具有影响力的邻居智能体对应的记忆信息，输入到所述大语言模型中，得到本轮迭代中更新得到的自信心分数。

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百度查询： 之江实验室 一种基于大语言模型的舆情传播建模仿真和风险预警方法