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申请/专利权人：浙江有数数智科技有限公司

摘要：本发明涉及数据处理领域，尤其涉及一种基于大语言模型的异常程度识别方法、装置、介质及设备，包括：将异常事件文本和后续事件文本输入至预设的大语言模型中，获取到初始主体、第一异常程度和初始主体对应的主体角色类型，根据主体角色类型和第一异常程度，获取到每个异常源主体对应的第三异常程度，并结合预设的主体关联图谱获取到目标主体与异常源主体之间的关联路径，以及每个关联路径对应的关联类型集合、关联程度集合、第一异常传导程度集合和第三异常程度集合，来衡量关联路径上除目标主体之外的其他初始主体传导至目标主体的异常，并结合目标主体自身的第三异常程度，获取到目标主体对应的目标异常程度，提高了目标异常程度的准确性。

主权项：1.一种基于大语言模型的异常程度识别方法，其特征在于，所述异常程度识别方法包括如下步骤：S1，获取到N个初始主体对应的M个异常事件文本、每个异常事件文本对应的后续事件文本和预设的主体关联图谱，其中，所述预设的主体关联图谱中包括作为节点的N个初始主体、相连的初始主体之间的关联类型和关联程度、每个关联类型对应的第一异常传导程度，其中，N和M为大于0的整数，所述第一异常传导程度用来表征对应相连的初始主体之间进行异常传导的幅度值；S2，针对任一异常事件文本，将当前异常事件文本输入至预设的大语言模型中，获取到当前异常事件文本对应的初始主体和当前初始主体对应的主体角色类型；S3，将当前异常事件文本和对应的后续事件文本输入至预设的大语言模型中，获取到当前异常事件文本对应的第一异常程度；S4，将当前初始主体确定为异常源主体，根据当前异常源主体对应的所述主体角色类型和所述第一异常程度，获取到当前异常源主体针对当前异常事件文本所对应的第二异常程度；S5，遍历所有的异常事件文本，根据当前异常源主体针对每个异常事件文本所对应的第二异常程度，获取到每个异常源主体针对所有的异常事件文本所对应的第三异常程度；S6，将任一初始主体作为待识别的目标主体，根据所述预设的主体关联图谱和每个异常源主体对应的第三异常程度，获取到当前目标主体与每个异常源主体之间的K个关联路径，以及每个关联路径对应的关联类型集合、关联程度集合、第一异常传导程度集合和第三异常程度集合，其中，K为大于0的整数，S6还包括如下步骤：S61，根据所述预设的主体关联图谱，获取到当前目标主体与每个异常源主体之间的K个关联路径；S62，针对任一关联路径，按照当前异常源主体到当前目标主体的顺序，将当前关联路径中的所有初始主体确定为第1个候选主体、第2个候选主体、……、第T个候选主体，其中，将当前异常源主体确定为所述第1个候选主体，将当前目标主体确定为所述第T个候选主体，T是指当前关联路径对应的初始主体的总数量；S63，根据所述预设的主体关联图谱中相连的初始主体之间的关联类型，获取到当前关联路径对应的关联类型集合和关联程度集合，其中，所述关联类型集合中的第i个关联类型是指第i个候选主体和第i+1个候选主体之间的关联类型，所述关联程度集合中的第i个关联程度是指第i个候选主体和第i+1个候选主体之间的关联程度，i=1，2，……，T-1；S64，根据所述关联类型集合，获取到当前关联路径对应的第一异常传导程度集合，其中，所述第一异常传导程度集合中的第i个第一异常传导程度是指所述关联类型集合中的第i个关联类型对应的第一异常传导程度；S65，根据每个异常源主体对应的第三异常程度，获取到当前关联路径对应的第三异常程度集合，其中，所述第三异常程度集合中的第i个第三异常程度是指第i个候选主体对应的第三异常程度，所述第三异常程度集合中的第T个第三异常程度是指当前目标主体对应的第三异常程度；S10，将每个异常事件文本和对应的后续事件文本输入至预设的大语言模型中，获取到每个异常事件文本与每个关联类型之间的匹配程度；S20，针对任一关联路径，对每个异常事件文本对应的异常源主体和当前关联路径对应的第一个候选主体进行匹配，获取到当前关联路径对应的异常事件文本；S30，根据当前关联路径对应的异常事件文本与每个关联类型之间的匹配程度，以及当前关联路径对应的关联类型集合，获取到每个关联路径对应的匹配程度集合，其中，所述匹配程度集合中的第i个匹配程度是指当前关联路径对应的异常事件文本与所述关联类型集合中的第i个关联类型之间的匹配程度；S40，将第i个关联程度、第i个第一异常传导程度、第i个匹配程度和第i个第三异常程度的乘积，确定为第i个第二传导异常；S50，将T-1个第二传导异常和第T个第三异常程度的和，确定为当前目标主体针对当前关联路径的第五异常程度；S60，遍历当前目标主体对应的所有关联路径，将当前目标主体对应的K个关联路径的第五异常程度的和，确定为当前目标主体对应的目标异常程度。

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