摘要
本发明涉及大语言模型技术领域,特别是一种基于大语言模型多层微调的技术趋势预测方法及系统。基于聚类算法对时序预处理后的数据进行聚类处理,以将成果数据分为n个类别,并将每个类别中出现最高频的三个技术关键词作为技术标签,得到聚类数据;对时序预处理后的数据进行知识图谱处理,获取技术点之间的关联关系,根据技术点之间的关联关系获取文本描述内容,得到知识图谱数据;根据时序预处理后的数据、聚类数据以及知识图谱数据对预训练大语言模型进行微调,得到技术预测大模型,通过所述技术预测大模型进行技术趋势预测。本发明能够有效提高大语言模型的预测准确度。
技术关键词
技术趋势预测方法
大语言模型
知识图谱数据
趋势预测系统
时序
关键词
微调方法
神经网络训练算法
科研成果数据
预测误差
聚类算法
关系
构建知识图谱
文本
节点
参数
周期
系统为您推荐了相关专利信息
时序预测模型
智能预测方法
时序特征
经验模态分解算法
时间序列特征