一种基于大模型分析的被申请人信息风险评估方法及系统

本发明公开了一种基于大模型分析的被申请人信息风险评估方法及系统，涉及数据智能技术领域，包括，获取被申请人通话声纹，并通过深度卷积神经网络计算动态应激指数和语音稳定性评分，生成生物特征数据集；基于生物特征数据集，通过量子场论模型求解波函数梯度范数生成动态融合权重参数，并将被申请人画像API映射至三维双曲流形计算测地距离，生成融合风险分值和关键矛盾标签；基于关键矛盾标签，从历史案件库抽取关联实体，构建因果图谱节点并计算量子相干性影响权重，生成因果图谱结构；本发明通过量子场论模型求解波函数梯度范数，实现了对多源异构特征融合过程的物理可解释性建模。