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龍圖騰網恭喜寧波沃爾斯軟件有限公司申請的專利基于人工智能的汽車數據實時處理方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119783051B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-20發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510282783.5，技術領域涉及：G06F18/25；該發明授權基于人工智能的汽車數據實時處理方法是由孫華;虞健;盧能楚;曾雅雷;黃裕松設計研發完成，并于2025-03-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于人工智能的汽車數據實時處理方法在說明書摘要公布了：本發明公開了基于人工智能的汽車數據實時處理方法，具體涉及數據處理技術領域；通過采用改進的Transformer模型，結合自注意力機制和跨模態特征融合技術，實現跨語境情感關聯分析，提升用戶真實情感傾向的識別準確性，基于準確的情感識別結果，系統通過時序分析模型預測情感趨勢，并在異常輿情事件發生時，自動向企業管理端發送預警，利用知識圖譜與強化學習，結合歷史數據和用戶情感趨勢，自動生成最優輿情應對策略，并通過可視化分析報告輔助企業制定精準的市場決策，本發明實現了跨模態情感深度理解、實時輿情趨勢預測、智能預警與精準決策優化，有效提升汽車行業企業的輿情監測、品牌管理和市場競爭能力。

本發明授權基于人工智能的汽車數據實時處理方法在權利要求書中公布了：1.基于人工智能的汽車數據實時處理方法，其特征在于：包括以下步驟：S1：從多種數據源實時獲取汽車行業相關的多模態數據，包括文本、語音、圖像和視頻；S2：對采集的多模態數據進行特征提取，其中，對文本數據采用分詞、去噪和情感詞識別處理，對語音數據進行語音識別轉換為文本，對圖像和視頻數據進行目標檢測與情感特征提取；S3：基于改進的Transformer深度學習模型，結合自注意力機制和多模態特征融合技術，對多模態數據提取出的不同特征進行跨語境關聯分析，根據分析結果評估用戶真實情感傾向識別的準確性；所述S3基于改進的Transformer深度學習模型的跨語境情感分析，通過自注意力機制提取文本、語音、圖像和視頻間的關聯特征，并通過模態對齊技術將不同模態數據映射到統一的情感表示空間，以提高跨模態情感識別的準確性，采用情感漂移指數計算用戶在不同時間段內的情感變化趨勢，并采用語境矛盾度評估多模態數據的情感一致性；其中，情感漂移指數的計算方法為：采集用戶在多個時間點對同一品牌或產品的評論數據，采用BERT+LSTM時序模型，計算每個時間點的情感得分，表達式為：；其中，為時間t時的用戶文本，f為LSTM模型的輸出函數；計算相鄰時間點的情感變化率作為情感漂移指數：；其中，Δt為時間間隔，為情感漂移指數；語境矛盾度CDI的計算方法為：對多模態數據進行情感識別，分別計算文本情感ST、語音情感SV、圖像情感SI、視頻情感SF，每個情感分值范圍[-1,1]；計算情感一致性EC，表達式為：；計算語境矛盾度CDI，表達式為：；采用Transformer編碼層對文本、語音、圖像、視頻特征進行聯合編碼；采用模態對齊技術，將不同模態數據映射到相同語義空間；采用自注意力機制計算不同模態信息的權重，計算公式：；其中，Q,K,V分別是查詢、鍵、值矩陣，是鍵的維度，T為矩陣轉置；衡量SDC和CDI之間的變化關系：若CorrSDC,CDI0.5，說明情感漂移大，且模態間情感矛盾嚴重，存在隱含負面情緒或諷刺語氣；若CorrSDC,CDI，說明情感變化穩定，情感表達一致，用戶的評價可信；計算模型預測的情感標簽與人工標注情感標簽的匹配度，即計算情感識別準確性SPA：；式中，PredictedSentiment為模型對樣本的情感預測值，范圍為[?1,1]；GroundTruth為人工標注的真實情感標簽，范圍為[?1,1]，N是總樣本數，若SPA低于閾值，則進行模型優化；采用強化學習訓練策略，通過獎勵機制優化情感識別模型：；使用策略梯度優化方法調整Transformer模型的參數，以提高未來預測的準確率；S4：對于準確識別的用戶真實情感傾向，通過時序分析模型，構建實時情感趨勢預測機制，并在檢測到異常事件時，自動向預設的企業管理端發送預警信號；所述S4時序情感趨勢預測機制基于改進的Transformer深度學習模型，結合長短時記憶網絡，構建實時輿情變化預測模型，模型的輸入項為當前情感得分，輸出項為情感異常度，并在檢測到異常情感波動值超過設定閾值時，自動向企業管理端發送預警信號；S5：利用知識圖譜與強化學習技術，結合歷史數據和用戶真實情感傾向識別的準確性，生成針對輿情事件的應對策略，并提供可視化分析報告，輔助企業制定精準的市場應對方案。

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