【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及金融知识图谱，具体为一种基于大语言模型的数据结构自适应可视化方法。
技术介绍
1、在金融风险分析领域，分析师经常需要对市场波动、信用风险等复杂数据进行临时的、探索性的数据分析。为了提升这一过程的效率，业界开始探索利用大语言模型将自然语言查询直接转换为可视化代码的技术。其目标是快速生成用于检验假设或沟通发现的可视化图表。
2、然而，在金融风险分析的实际应用中，这一方法存在着生成效率低的问题。大语言模型在理解分析师意图时，会生成存在生成不正确和模糊问题。由于金融决策对数据可视化的准确性要求极高，任何错误都可能导致严重的风险误判，因此不能直接信任并使用这些自动生成的图标。他们必须投入大量时间进行手动的代码审查、验证和反复调试，以确保图表的最终呈现是准确、可靠的。这一必要的验证和修正流程，构成了一个主要的工作瓶颈，限制了该技术在快节奏、高精度的金融风险管理场景下的使用价值。
3、为此，提出一种基于大语言模型的数据结构自适应可视化方法。
技术实现思路
1、本专利...
【技术保护点】
1.一种基于大语言模型的数据结构自适应可视化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于大语言模型的数据结构自适应可视化方法，其特征在于，所述获取投资组合的内部量化数据和外部非结构化文本数据，利用大语言模型处理所述外部非结构化文本数据，提取结构化因果事件的步骤包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于大语言模型的数据结构自适应可视化方法，其特征在于，所述构建动态金融知识图谱的过程包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于大语言模型的数据结构自适应可视化方法，其特征在于：所述根据结构化因果事件的影响参数调整与所述关系边和节点...
【技术特征摘要】
1.一种基于大语言模型的数据结构自适应可视化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于大语言模型的数据结构自适应可视化方法，其特征在于，所述获取投资组合的内部量化数据和外部非结构化文本数据，利用大语言模型处理所述外部非结构化文本数据，提取结构化因果事件的步骤包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于大语言模型的数据结构自适应可视化方法，其特征在于，所述构建动态金融知识图谱的过程包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于大语言模型的数据结构自适应可视化方法，其特征在于：所述根据结构化因果事件的影响参数调整与所述关系边和节点相关联的风险传导权重的步骤，包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于大语言模型的数据结构自适应可视化方法，其特征在于，所述基于所述动态金融知识图谱和所述风险冲击假设进行前瞻性模拟的步骤，包括：
6.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：唐科伟，陈声鸿，邱鹏飞，
申请(专利权)人：浙江孚临科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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