【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及报告生成，具体为一种基于深度学习的数据报告生成方法。
技术介绍
1、数据技术的快速发展和广泛应用，数据报告生成成为企业决策、科研分析和市场预测等领域的重要工具，传统的数据报告生成方法依赖于手工编写或基于规则的系统，方法在处理复杂多样的数据时存在显著的局限性，具体包括如下：
2、现有的数据报告生成系统通常处理结构化数据，对于非结构化数据及多模态数据的处理能力有限，导致生成的报告无法全面反映不同类型数据蕴含的信息，无法提供全面和精准的分析；
3、目前的报告生成系统依赖于固定的模板和规则，缺乏对上下文的动态感知能力，无法根据特定领域的知识和历史趋势进行内容的精准调整，无法有效地满足特定领域的需求；
4、现有的报告生成系统缺乏自适应学习和在线学习的能力，模型部署在生产环境中，无法根据新数据和新任务进行有效的动态调整，无法应对数据分布的变化，导致报告质量和稳定性下降。
5、因此，本领域技术人员提供一种基于深度学习的数据报告生成方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供一种基于深度学习的数据报告生成方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种基于深度学习的数据报告生成方法，包括如下步骤：
3、s1、收集结构化数据、非结构化数据及多模态数据，且对不同类型的数据进行清洗和预处理，以使用统一的数据表示方式；p>
4、s2、使用多模态深度学习模型对不同数据模态进行特征提取，将多模态特征进行融合，通过深度神经网络或自注意力机制对特征进行综合处理，择取最具代表性的特征用于报告生成；
5、s3、使用知识增强模型将领域特定的知识库、行业规则和历史数据趋势整合到特征处理中，且通过上下文感知机制，动态调整报告生成内容，使其能根据数据背景生成相关的报告；
6、s4、部署支持自适应学习的深度学习模型，使模型能实时适应新数据和新任务，且利用在线学习机制，结合用户反馈，不断调整模型权重和生成策略；
7、s5、设计交互式生成框架，允许用户在报告生成过程中提供实时反馈，以结合强化学习机制，利用用户反馈动态优化生成模型；
8、s6、在报告生成过程中结合生成对抗网络或变分自编码器生成模型，探索创新性内容生成；
9、s7、使用多语言预训练模型处理多语言数据，同时，根据不同文化背景动态调整报告的表达方式；
10、s8、使用多种评估指标评估报告的质量，且通过与人工生成报告的比较来衡量模型性能，以收集用户反馈，进行模型的持续迭代优化；
11、s9、将优化后的模型部署到生产环境，支持自动和交互式报告生成，以结合ap i或web服务，同时，定期监控模型在实际应用中的表现，根据新数据和需求变化及时更新模型。
12、优选的，所述s1步骤中，通过z-score标准化公式将不同尺度的数据标准化，z-score标准化公式如下：
13、
14、其中，x是原始数据点，μ是数据集的均值，σ是数据集的标准差，x′是标准化后的数据；
15、所述s1步骤中，通过skip-gram模型在处理非结构化文本数据时，将词转换为高维向量，其目标函数为：
16、
17、其中，t是文本中的词数，c是上下文窗口的大小，wt是当前词，wt+j是上下文中的词，p(wt+j∣wt)是给定词wt的情况下生成词wt+j的概率，通常使用soft-max函数表示：
18、
19、其中，wo和wi是输出词和输入词的词向量，v是词汇表的大小；
20、所述s1步骤中，在处理图像数据时，通过卷积神经网络进行特征提取，卷积操作的公式为：
21、
22、其中，x(i,j)是输入图像的像素值，k(m,n)是卷积核的权重，y(i,j)是卷积操作后的输出值，m和n是卷积核的尺寸。
23、优选的，所述s2步骤中，在多模态深度学习中，通过联合嵌入空间将不同模态的数据映射到同一特征空间中，其算法公式：
24、ht＝ftext(xt)，
25、hi＝fimage(xi)，
26、其中，xt和xi表示文本和图像的输入数据，ftext和fimage是用于提取文本和图像特征的深度神经网络，ht和hi是由文本和图像中提取的特征向量；
27、所述s2步骤中，特征融合是通过将不同模态的特征进行拼接、加权平均或通过注意力机制进行融合，其算法公式：
28、hfusion＝α·ht+β·hi，
29、其中，hfusion是融合后的特征表示，α和β是融合权重；
30、所述s2步骤中，通过计算不同特征间的相关性来调整特征表示，公式如下：
31、
32、其中，q是查询矩阵，k是键矩阵，v是值矩阵，dk是键向量的维度，softmax是用于计算注意力权重的激活函数。
33、优选的，所述s3步骤中，知识增强模型通过在bert的基础上引入知识图谱中的实体信息来增强文本表示，其算法公式为：
34、
35、其中，是输入的文本表示向量，是通过知识图谱嵌入获得的实体增强向量，是增强后的文本表示向量；
36、所述s3步骤中，动态上下文感知机制使模型能根据上下文动态调整输出，其公式如下：
37、
38、其中，q是查询矩阵，k是键矩阵，v是值矩阵，b是用于编码上下文的偏置矩阵，dk是键向量的维度，softmax用于计算注意力权重，contextvec表示上下文向量；
39、所述s3步骤中，为将历史数据趋势纳入生成过程，可使用时间序列模型或循环神经网络来捕捉时间上的依赖关系，其公式如下：
40、ht＝σ(whxt+uhht-1+bh)，
41、其中，xt是时间t的输入特征向量，ht是时间t的隐藏状态向量，ht-1是前一时间的隐藏状态，wh和uh是权重矩阵，bh是偏置向量。
42、优选的，所述s4步骤中，在深度学习中通过自适应学习算法动态调整学习率，其算法公式为：
43、mt＝β1mt-1+(1-β1)gt，
44、
45、其中，gt是在时间步t的梯度，mt和vt是梯度的一阶和二阶动量，β1和β2是衰减率，和是偏差校正后的动量，θt是参数向量，α是学习率，∈是小数；
46、所述s4步骤中，在线学习通常涉及逐样本或小批量样本更新模型参数，其算法公式为：
47、
48、其中，θt是模型在时间步t时的参数向量，η是学习率，是在样本(xt,yt)上计算的损失函数l对参数θt的梯度；
49、所述s4步骤中，在强化学习中，结合用户反馈可作为奖励信号对策略进行优化，策略梯度方法公式为：
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1.一种基于深度学习的数据报告生成方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的数据报告生成方法，其特征在于，所述S1步骤中，通过Z-score标准化公式将不同尺度的数据标准化，Z-score标准化公式如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的数据报告生成方法，其特征在于，所述S2步骤中，在多模态深度学习中，通过联合嵌入空间将不同模态的数据映射到同一特征空间中，其算法公式：
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的数据报告生成方法，其特征在于，所述S3步骤中，知识增强模型通过在BERT的基础上引入知识图谱中的实体信息来增强文本表示，其算法公式为：
5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的数据报告生成方法，其特征在于，所述S4步骤中，在深度学习中通过自适应学习算法动态调整学习率，其算法公式为：
6.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的数据报告生成方法，其特征在于，所述S5步骤中，在强化学习中，生成模型的策略可通过PPO进行优化，其算法公式：
7.根据权利要求1所述的一
8.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的数据报告生成方法，其特征在于，所述S7步骤中，自监督学习技术被广泛用于多语言预训练模型中，其损失函数为：
9.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的数据报告生成方法，其特征在于，所述S8步骤中，为提高模型在对抗性样本下的鲁棒性，可在损失函数中加入梯度惩罚项，对抗性训练中的梯度惩罚公式为：
10.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的数据报告生成方法，其特征在于，所述S9步骤中，为处理数据流中的概念漂移，可使用滑动窗口方法来更新模型，假设窗口大小为W，新数据到来时，窗口更新公式为：
...【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的数据报告生成方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的数据报告生成方法，其特征在于，所述s1步骤中，通过z-score标准化公式将不同尺度的数据标准化，z-score标准化公式如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的数据报告生成方法，其特征在于，所述s2步骤中，在多模态深度学习中，通过联合嵌入空间将不同模态的数据映射到同一特征空间中，其算法公式：
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的数据报告生成方法，其特征在于，所述s3步骤中，知识增强模型通过在bert的基础上引入知识图谱中的实体信息来增强文本表示，其算法公式为：
5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的数据报告生成方法，其特征在于，所述s4步骤中，在深度学习中通过自适应学习算法动态调整学习率，其算法公式为：
6.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的数据报告生成方...
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