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申请/专利权人：广东数远科技有限公司
摘要：本申请提供了基于大模型的监督问题整改智能分析方法、系统和介质。该方法包括：获取历史监督数据并进行分类，分类后插入类标签并获得类标签数据集，获取当前监督数据并进行特征提取，将当前特征数据输入类标签数据集中进行匹配识别，并处理获得目标历史监督数据，根据目标历史监督数据处理获得整改策略预测模型，将当前特征数据输入整改策略预测模型中进行处理，获得推荐整改策略数据并推送至客户端，并根据监督主体历史监督数据进行监督主体评估，根据不同监督问题对公司运营影响度的评估筛选出目标监督问题并进行标记；从而实现监督问题整改的智能化分析，提升监督效能和公司管理水平。
主权项：1.基于大模型的监督问题整改智能分析方法，其特征在于，包括以下步骤：获取历史监督数据并进行分类，并对分类后的历史监督数据插入类标签，获得类标签数据集；获取当前监督数据并进行特征提取，获得当前特征数据，将当前特征数据输入所述类标签数据集中进行匹配识别，并处理获得目标历史监督数据；根据所述目标历史监督数据处理获得整改策略预测模型，将所述当前特征数据输入整改策略预测模型中进行处理，获得推荐整改策略数据并推送至客户端。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东数远科技有限公司 基于大模型的监督问题整改智能分析方法、系统和介质
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