基于强化学习与知识图谱的行业报告生成优化方法及系统
申请号:CN202510137790
申请日期:2025-02-07
公开号:CN119578380B
公开日期:2025-04-29
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于强化学习与知识图谱的行业报告生成优化方法及系统,涉及行业报告生成技术领域,包括以下步骤:先从多源采集行业数据并预处理,依类型和重要性定采集频率,再构建知识图谱,利用多种技术识别实体等,接着设计强化学习模型,定义状态、动作等空间及奖励函数,依特定算法训练,然后据用户要求,借模型与图谱选数据分析生成初步报告,再用优化算法结合语言模型和图谱改进报告,最后评估反馈调整参数策略,提升系统性能。本发明可提高行业报告生成效率,优化报告质量,增强深度和准确性,适应不同需求且可自我提升,有效助力各行业决策与发展。
技术关键词
强化学习模型
子模块
构建行业知识图谱
知识图谱构建
支持用户自定义
分布式计算框架
抽取算法
模板
交叉验证方法
数据源管理
半监督学习方法
报告生成技术
度函数
生成报告
数据更新频率
构建知识图谱