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申请/专利权人：上海市大数据中心
摘要：本发明公开了基于大语言模型的药械化网络风险监测方法和系统，属于药械化网络风险监测技术领域。包括：确定监测的药械化产品，采集药械化产品的评价数据，并对其中的特征评价数据进行判断提取，进而得到特征评价数据对应的特征用户；筛查出有效用户，并得到关键评价数据；采集药械化产品的宣传信息，得到若干产品特征数据；将产品特征数据分为不同等级，并进行不同的预警提示。本发明通过对药械化产品的宣传信息进行解析，得到若干产品特征数据，进而对各产品特征数据进行预警提示，及时识别和预警具有风险的宣传数据，提高宣传信息的可靠程度，为商家进一步改进产品提供了重要的参考和指导。
主权项：1.基于大语言模型的药械化网络风险监测方法，其特征在于，包括以下步骤；步骤S100：确定监测的药械化产品，采集所述药械化产品在网络销售后的评价数据，根据大语言模型，对其中的特征评价数据进行判断提取，并将发布所述特征评价数据的用户作为特征用户；步骤S200：根据大语言模型，对特征用户发布的评价数据进行分析，从特征用户中筛查出有效用户，并将有效用户发布的特征评价数据作为关键评价数据；步骤S300：采集所述药械化产品的宣传信息，根据大语言模型，得到若干产品特征数据，并得到每一产品特征数据对应的关联评价数据；步骤S400：根据大语言模型，对产品特征数据对应的关联评价数据进行分析，得到关联评价数据与对应的产品特征数据之间的编辑距离，并根据所述编辑距离，将产品特征数据分为不同等级，并进行不同的预警提示。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海市大数据中心 基于大语言模型的药械化网络风险监测方法和系统
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