【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机软件处理，特别是涉及一种数据可视化分析处理方法、芯片及终端。
技术介绍
1、传统的数据可视化实现方式通常是，首先根据具体需求选择合适的图表类型，并配置各种视觉参数；然后建立结构化的数据库模型，实现数据更新，确保图表内容保持最新；最后将数据可视化的结果部署到合适的系统供用户查看和分析。
2、这种数据可视化实现方式仍不够智能化，用户所提需求不一定能够选择最优的图表类型，数据可视化的最终结果不一定会被采纳，导致需要根据用户所提的新要求再次进行数据可视化。而为了避免上述情况，目前的数据可视化实现中，通常会一并输出多种图表类型，但也存在浪费资源的问题。
技术实现思路
1、基于此，本专利技术提供一种数据可视化分析处理方法、芯片及终端，解决现有的数据可视化实现方式一方面容易往复工作，另一方面为避免往复工作的方案又使得资源浪费的问题。
2、第一方面，提供一种数据可视化分析处理方法，包括：
3、响应于接收到的可视化分析请求，调用基于大型语言模型的编码器模型和数据结构识别模型对可视化分析请求中携带的自然语言信息进行分析，将分析结果保存为预设结构的数据信息；
4、通过基于大型语言模型的可视化分类模型处理所述预设结构的数据信息，获得多类型的结构化数据；并且，基于目标类型的结构化数据，输出多个可视化形式以及各可视化形式的置信度；
5、根据置信度最高的可视化形式可视化展示所述目标类型的结构化数据。
6、可选地，调用编码
7、将所述自然语言信息转换为文本表示，并提取所述文本表示的语义信息；
8、根据所述语义信息将所述文本表示编码为多个向量进行表示，输出语义向量序列。
9、可选地，调用数据结构识别模型对可视化分析请求中携带的自然语言信息进行分析，包括：
10、对所述语义向量序列的每个向量添加标注标签；
11、基于所有添加了标注标签的向量获得标注标签序列。
12、可选地，还包括：通过发射概率计算网络对每个向量所添加的标注标签进行验证。
13、可选地，通过可视化分类模型输出多个可视化形式之前，包括：
14、构建训练语料库训练基础分类模型，获得可视化分类模型；
15、所述训练语料库包括基于标注标签和可视化形式的二维数组。
16、可选地，所述基础分类模型以特征提取网络作为底层网络，以并行二值分类头作为顶层网络；
17、所述特征提取网络将预设结构的数据信息输出为多类型的结构化数据，所述并行二值分类头根据所述多类型的结构化数据输出多个可视化形式，以及各可视化形式的置信度。
18、可选地，根据置信度最高的可视化形式可视化展示所述目标类型的结构化数据，包括：
19、调用解码器模型和可视化库；
20、通过所述解码器模型解码所述目标类型的结构化数据，并在所述可视化库中进行匹配，输出置信度最高的可视化形式的所需参数配置，生成渲染数据；
21、配置所述渲染数据可视化展示所述目标类型的结构化数据。
22、可选地，根据置信度最高的可视化形式可视化展示所述自然语言信息之后，还包括：
23、响应于接收到的可视化变更请求，根据所述可视化变更请求调用解码器模型和可视化库生成新的渲染数据，重新可视化展示所述自然语言信息。
24、第二方面，提供一种芯片，包括第一处理器，用于从第一存储器中调用并运行计算机程序，使得安装有所述芯片的设备执行如上介绍的数据可视化分析处理方法的各个步骤。
25、第三方面，提供一种终端，包括第二存储器、第二处理器以及存储在所述第二存储器中并可在所述第二处理器上运行的计算机程序，第二处理器执行所述计算机程序时实现如上介绍的数据可视化分析处理方法的各个步骤。
26、上述数据可视化分析处理方法、芯片及终端，引入了大型语言模型作为数据解析和可视化引擎，编码器模型和数据结构识别模型对可视化分析请求中携带的自然语言信息进行分析，将其转换为结构化数据，即预设结构的数据信息，可视化分类模型输出多个可视化形式以及各可视化形式的置信度，从而以最佳可视化形式可视化展示数据，提高了可视化分析的智能程度，还确保了计算资源的高效利用。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种数据可视化分析处理方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的数据可视化分析处理方法，其特征在于，调用编码器模型对可视化分析请求中携带的自然语言信息进行分析，包括：
3.如权利要求2所述的数据可视化分析处理方法，其特征在于，调用数据结构识别模型对可视化分析请求中携带的自然语言信息进行分析，包括：
4.如权利要求3所述的数据可视化分析处理方法，其特征在于，还包括：
5.如权利要求1所述的数据可视化分析处理方法，其特征在于，通过可视化分类模型输出多个可视化形式之前，包括：
6.如权利要求5所述的数据可视化分析处理方法，其特征在于，所述基础分类模型以特征提取网络作为底层网络，以并行二值分类头作为顶层网络；
7.如权利要求1所述的数据可视化分析处理方法，其特征在于，根据置信度最高的可视化形式可视化展示所述目标类型的结构化数据，包括：
8.如权利要求7所述的数据可视化分析处理方法，其特征在于，根据置信度最高的可视化形式可视化展示所述自然语言信息之后，还包括：
9.一种芯片，其特征在于
10.一种终端，其特征在于，包括第二存储器、第二处理器以及存储在所述第二存储器中并可在所述第二处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述第二处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至8中任一项所述的数据可视化分析处理方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种数据可视化分析处理方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的数据可视化分析处理方法，其特征在于，调用编码器模型对可视化分析请求中携带的自然语言信息进行分析，包括：
3.如权利要求2所述的数据可视化分析处理方法，其特征在于，调用数据结构识别模型对可视化分析请求中携带的自然语言信息进行分析，包括：
4.如权利要求3所述的数据可视化分析处理方法，其特征在于，还包括：
5.如权利要求1所述的数据可视化分析处理方法，其特征在于，通过可视化分类模型输出多个可视化形式之前，包括：
6.如权利要求5所述的数据可视化分析处理方法，其特征在于，所述基础分类模型以特征提取网络作为底层网络，以并行二值分类头作为顶层网络；
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【专利技术属性】
技术研发人员：刘光杰，吴敏，杨彦，贾少凡，易永恒，王钰，刘攀，
申请(专利权)人：数字重庆大数据应用发展有限公司，
类型：发明
国别省市：
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