基于大语言模型的事件榜单生成方法及系统、电子设备、存储介质

本发明公开了一种基于大语言模型的事件榜单生成方法及系统、电子设备、存储介质，其通过结合大语言模型，可以适用于不同类型互联网数据的事件检测，无需针对每种数据类型进行特定的规则和特征设计，提高了通用性，可以适配多语种，可以有效捕捉和利用数据中的上下文信息，提高了事件检测和分类的准确性，减少了对人工规则和特征工程的依赖，降低了维护成本，并提高了系统的适应性和鲁棒性。并且，对所有事件进行了合并处理，将相似度高的事件合并为同一事件，防止榜单中出现重复的类似事件，提高了榜单的准确性。并且，还从时间维度、业务标签维度和影响力维度三个方面对合并事件进行综合评分，提高了事件评分的准确性，从而提高了榜单的准确性。