基于深度上下文分析的非法活动参与者智能识别方法

一种基于深度上下文分析的非法活动参与者智能识别方法，包括以下步骤：1)基于语言大模型的微调，过程如下：1.1)利用在线大型“教师”模型进行对话多维度分析和总结，1.2)人工校验与数据订正，1.3)构建指令微调SFT，1.4)对“学生”模型进行指令微调，1.5)构建RAG黑词知识库；2)聊天内容分析智能体构建，过程如下：2.1)聊天文件格式标准化，2.2)特征信息提取tools；2.3)非结构化数据结构化；2.4)资金数据清洗；2.5)消息内容标准化，2.6)集成第一阶段的微调大模型；3)对话上下文综合解析。本发明精准捕捉涉案相关信息，深层次剖析上下文关联信息线索，挖掘非法活动参与者。