摘要
本发明实施例提供一种多模态动态孤立森林合同风险的分析方法、系统、设备及介质,属于合同风险分析领域。该方法包括:采集与合同风险相关的多模态数据,并进行特征提取,获得与多模态数据对应的特征向量;构建动态孤立森林;将多模态数据对应的特征向量输入至动态孤立森林中,通过集成动态孤立森林中所有树的路径长度,确定多模态异常评分,以反映多模态数据的异常程度;根据多模态异常评分提取导致异常的划分路径,并将该划分路径与合同原文输入至大语言模型,生成风险报告。将大模型的语义理解能力与孤立森林的异常检测结构深度结合,提高风险分析效率和精准度,使用大模型作为多模态对齐器,大大提升跨模态检测准确率。
技术关键词
多模态
分析方法
动态
风险
数据
神经网络算法
生成企业
大语言模型
节点
文本
图谱
处理器
异常信号
检测结构
报告
分析系统
分析单元
采集单元
跨模态
存储器