【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种舆情分析模型优化系统，尤其涉及一种基于aigc的舆情分析模型优化系统。
技术介绍
1、随着社交媒体和互联网的迅猛发展，舆情分析成为政府、企业和组织管理中不可或缺的一环。舆情分析旨在了解公众对特定话题或事件的态度、情感和反应，为决策制定提供重要参考。近年来，深度学习作为人工智能领域的重要技术之一，正逐渐应用于舆情分析，并取得了显著的效果。
2、然而，深度学习在舆情分析中的应用也面临一些挑战。首先是数据的质量和多样性。深度学习模型需要大量的高质量数据进行训练来不断优化相关的分析模型，以获得准确和泛化能力强的分析结果。而因为历史数据的保密性以及发生频次不可控等因素导致很多可用于高质量训练的数据很难大量获得，这就需要采用一些优化的手段和方法来辅助生成高质量的训练数据，而aigc(生成式人工智能)技术正是一种具有天然优势快速生成指定情感色彩和特定情绪倾向的包括文字，图像和视频在内的多种格式数据的全新技术，通过该技术可以大大优化深度训练模型的训练效率，从而大大提高舆情分析的效率和准确性。
3、通过对现有已公...
【技术保护点】
1.一种基于AIGC的舆情分析模型优化系统，其特征在于，包括以下模块：
2.如权利要求1所述的基于AIGC的舆情分析模型优化系统，其特征在于，所述的AIGC配置管理模块包括：
3.如权利要求1所述的基于AIGC的舆情分析模型优化系统，其特征在于，所述的模型数据生成模块包括：
4.如权利要求3所述的基于AIGC的舆情分析模型优化系统，其特征在于，所述生成数据验证单元包括关联度分析器和特征覆盖率验证器，所述关联度分析器用于对生成的训练数据的关联度进行分析和计算，所述特征覆盖率验证器对生成的训练数据的特征进行提取并与生成时输入的特征要求进...
【技术特征摘要】
1.一种基于aigc的舆情分析模型优化系统，其特征在于，包括以下模块：
2.如权利要求1所述的基于aigc的舆情分析模型优化系统，其特征在于，所述的aigc配置管理模块包括：
3.如权利要求1所述的基于aigc的舆情分析模型优化系统，其特征在于，所述的模型数据生成模块包括：
4.如权利要求3所述的基于aigc的舆情分析模型优化系统，其特征在于，所述生成数据验证单元包括关联度分析器和特征覆盖率验证器，所述关联度分析器用于对生成的训练数据的关联度进行分析和计算，所述特征覆盖率验证器对生成的训练数据的特征进行提取并与生成时输入的特征要求进行比对，计算出生成数据的特征覆盖率；最终所述生成数据验证单元根据关联度和特征覆盖率决定是否采用该条生成数据。
5.如...
【专利技术属性】
技术研发人员：汪国航，叶辉，洪芳华，朱晓晖，刘阳瑞，王栋，谷继业，请求不公布姓名，李晓燕，左晓坤，请求不公布姓名，朱剑宇，宋学科，朱品，请求不公布姓名，杨少洁，请求不公布姓名，胡啸，李丽娟，储诚，
申请(专利权)人：中科智慧苏州科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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