本技術(shù)涉及物流信息校驗(yàn)，尤其涉及一種物流業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析方法及其裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、物流數(shù)據(jù)分析，通常需要用到編程語言(如python、sql等)以及數(shù)據(jù)分析工具，同時(shí)還需要用到一些統(tǒng)計(jì)知識(shí)和數(shù)學(xué)知識(shí)。因此，處理物流數(shù)據(jù)分析的任務(wù)對(duì)于物流業(yè)務(wù)人員的要求較高，當(dāng)物流業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)量較大時(shí)，依靠人力進(jìn)行物流數(shù)據(jù)分析的效率較低。然而，由于同一物流數(shù)據(jù)平臺(tái)中的多種物流業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)之間可能會(huì)存在關(guān)聯(lián)的指標(biāo)或者信息，若完全擺脫人力進(jìn)行物流數(shù)據(jù)分析，則業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)則難以得到利用，同樣也會(huì)造成效率數(shù)據(jù)分析的效率較低?；诖耍绾卫枚喾N物流業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)之間存在關(guān)聯(lián)的指標(biāo)與信息，來在分析大量物流業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)時(shí)提升處理效率，已經(jīng)成為業(yè)內(nèi)亟待解決的一個(gè)問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本技術(shù)實(shí)施例的主要目的在于提出一種物流業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析方法及其裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)，能夠利用多種物流業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)之間存在關(guān)聯(lián)的指標(biāo)與信息，來在分析大量物流業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)時(shí)提升處理效率。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本技術(shù)實(shí)施例的第一方面提出了一種物流業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析方法，包括：

3、獲取業(yè)務(wù)分析指令和物流業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)；其中，所述業(yè)務(wù)分析指令用于反映針對(duì)所述物流業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的物流分析需求；

4、根據(jù)所述業(yè)務(wù)分析指令和所述物流業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，生成需求分析輸入信息；

5、將所述需求分析輸入信息輸入物流大語言模型，以使所述物流大語言模型按照所述物流分析需求對(duì)所述物流業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，生成數(shù)據(jù)分析結(jié)果；其中，所述物流大語言模型經(jīng)由物流數(shù)據(jù)平臺(tái)中具備數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系的多個(gè)物流訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)先訓(xùn)練，所述物流數(shù)據(jù)平臺(tái)用于存儲(chǔ)所述物流訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

6、根據(jù)本技術(shù)提供的一些實(shí)施例，在所述將所述需求分析輸入信息輸入物流大語言模型之前，還包括基于所述物流訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)所述物流大語言模型進(jìn)行預(yù)先訓(xùn)練，具體包括：

7、從所述物流數(shù)據(jù)平臺(tái)獲取物流訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，并為物流訓(xùn)練數(shù)據(jù)配置訓(xùn)練標(biāo)注信息；其中，所述物流訓(xùn)練數(shù)據(jù)集包括多個(gè)具備所述數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系的所述物流訓(xùn)練數(shù)據(jù)；

8、將所述物流訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和多個(gè)所述訓(xùn)練標(biāo)注信息輸入所述大型預(yù)訓(xùn)練語言模型進(jìn)行模型微調(diào)訓(xùn)練，得到所述大型預(yù)訓(xùn)練語言模型針對(duì)所述物流訓(xùn)練數(shù)據(jù)的訓(xùn)練輸出結(jié)果，當(dāng)所述訓(xùn)練輸出結(jié)果匹配于所述訓(xùn)練標(biāo)注信息，得到預(yù)先訓(xùn)練的所述物流大語言模型。

9、根據(jù)本技術(shù)提供的一些實(shí)施例，所述從所述物流數(shù)據(jù)平臺(tái)獲取物流訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，包括：

10、從所述物流數(shù)據(jù)平臺(tái)提取多個(gè)所述物流訓(xùn)練數(shù)據(jù)；

11、針對(duì)多個(gè)所述物流訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)解析，得到所述數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系；

12、按照所述數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系將第一數(shù)目個(gè)所述物流訓(xùn)練數(shù)據(jù)劃分為第二數(shù)目個(gè)物流訓(xùn)練數(shù)據(jù)組；其中，同一所述物流訓(xùn)練數(shù)據(jù)組中的所述物流訓(xùn)練數(shù)據(jù)之間具備所述數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系；

13、將第二數(shù)目個(gè)所述物流訓(xùn)練數(shù)據(jù)組進(jìn)行整合，得到所述物流訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。

14、根據(jù)本技術(shù)提供的一些實(shí)施例，所述將所述物流訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和多個(gè)所述訓(xùn)練標(biāo)注信息輸入所述大型預(yù)訓(xùn)練語言模型進(jìn)行模型微調(diào)訓(xùn)練，得到所述大型預(yù)訓(xùn)練語言模型針對(duì)所述物流訓(xùn)練數(shù)據(jù)的訓(xùn)練輸出結(jié)果，當(dāng)所述訓(xùn)練輸出結(jié)果匹配于所述訓(xùn)練標(biāo)注信息，得到預(yù)先訓(xùn)練的所述物流大語言模型，包括：

15、將同一所述物流訓(xùn)練數(shù)據(jù)組的所述物流訓(xùn)練數(shù)據(jù)、和所述物流訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的所述訓(xùn)練標(biāo)注信息輸入所述大型預(yù)訓(xùn)練語言模型進(jìn)行模型微調(diào)訓(xùn)練；

16、當(dāng)模型微調(diào)訓(xùn)練中，所述大型預(yù)訓(xùn)練語言模型針對(duì)同一所述物流訓(xùn)練數(shù)據(jù)組的訓(xùn)練輸出結(jié)果與對(duì)應(yīng)的所述訓(xùn)練標(biāo)注信息相匹配，得到預(yù)先訓(xùn)練的所述物流大語言模型。

17、根據(jù)本技術(shù)提供的一些實(shí)施例，每一所述物流訓(xùn)練數(shù)據(jù)組對(duì)應(yīng)于一種候選分析需求；

18、所述當(dāng)模型微調(diào)訓(xùn)練中，所述大型預(yù)訓(xùn)練語言模型針對(duì)同一所述物流訓(xùn)練數(shù)據(jù)組的訓(xùn)練輸出結(jié)果與對(duì)應(yīng)的所述訓(xùn)練標(biāo)注信息相匹配，得到預(yù)先訓(xùn)練的所述物流大語言模型，包括：

19、在模型微調(diào)訓(xùn)練中，從多個(gè)所述物流訓(xùn)練數(shù)據(jù)組中確定目標(biāo)物流訓(xùn)練數(shù)據(jù)組；其中，所述目標(biāo)物流訓(xùn)練數(shù)據(jù)組對(duì)應(yīng)的所述候選分析需求為目標(biāo)分析需求；

20、當(dāng)所述大型預(yù)訓(xùn)練語言模型針對(duì)所述目標(biāo)物流訓(xùn)練數(shù)據(jù)組的訓(xùn)練輸出結(jié)果與對(duì)應(yīng)的所述訓(xùn)練標(biāo)注信息相匹配，得到適應(yīng)于處理所述目標(biāo)分析需求的所述物流大語言模型。

21、根據(jù)本技術(shù)提供的一些實(shí)施例，所述將所述需求分析輸入信息輸入物流大語言模型，以使所述物流大語言模型按照所述物流分析需求對(duì)所述物流業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，生成數(shù)據(jù)分析結(jié)果，包括：

22、確定所述需求分析輸入信息對(duì)應(yīng)的所述物流分析需求；

23、當(dāng)所述物流分析需求與所述目標(biāo)分析需求相匹配，利用適應(yīng)于處理所述目標(biāo)分析需求的所述物流大語言模型對(duì)所述物流業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，生成所述數(shù)據(jù)分析結(jié)果。

24、根據(jù)本技術(shù)提供的一些實(shí)施例，所述針對(duì)多個(gè)所述物流訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)解析，得到所述數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系，包括：

25、基于預(yù)設(shè)的物流業(yè)務(wù)規(guī)則對(duì)多個(gè)所述物流訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的每?jī)蓚€(gè)所述物流訓(xùn)練數(shù)據(jù)，配置數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)系數(shù)；

26、將多個(gè)所述物流訓(xùn)練數(shù)據(jù)中每?jī)蓚€(gè)所述物流訓(xùn)練數(shù)據(jù)之間的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)系數(shù)進(jìn)行整合，生成相關(guān)性矩陣；

27、根據(jù)所述相關(guān)性矩陣，確定多個(gè)所述物流訓(xùn)練數(shù)據(jù)之間的所述數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系。

28、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本技術(shù)實(shí)施例的第二方面提出了一種物流業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析裝置，所述裝置包括：

29、獲取模塊，用于獲取業(yè)務(wù)分析指令和物流業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)；其中，所述業(yè)務(wù)分析指令用于反映針對(duì)所述物流業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的物流分析需求；

30、輸入信息生成模塊，用于根據(jù)所述業(yè)務(wù)分析指令和所述物流業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，生成需求分析輸入信息；

31、數(shù)據(jù)分析模塊，用于將所述需求分析輸入信息輸入物流大語言模型，以使所述物流大語言模型按照所述物流分析需求對(duì)所述物流業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，生成數(shù)據(jù)分析結(jié)果；其中，所述物流大語言模型經(jīng)由物流數(shù)據(jù)平臺(tái)中具備數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系的多個(gè)物流訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)先訓(xùn)練，所述物流數(shù)據(jù)平臺(tái)用于存儲(chǔ)所述物流訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

32、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本技術(shù)實(shí)施例的第三方面提出了一種電子設(shè)備，所述電子設(shè)備包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)上述第一方面所述的方法。

33、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本技術(shù)實(shí)施例的第四方面提出了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)上述第一方面所述的方法。

34、本技術(shù)提出了一種物流業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析方法及其裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)，需要先獲取業(yè)務(wù)分析指令和物流業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)；其中，所述業(yè)務(wù)分析指令用于反映針對(duì)所述物流業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的物流分析需求；根據(jù)所述業(yè)務(wù)分析指令和所述物流業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，生成需求分析輸入信息；將所述需求分析輸入信息輸入物流大語言模型，以使所述物流大語言模型按照所述物流分析需求對(duì)所述物流業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，生成數(shù)據(jù)分析結(jié)果；其中，所述物流大語言模型經(jīng)由物流數(shù)據(jù)平臺(tái)中具備數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系的多個(gè)物流訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)先訓(xùn)練，所述物流數(shù)據(jù)平臺(tái)用于存儲(chǔ)所述物流訓(xùn)練數(shù)據(jù)。由于物流大語言模型能夠按照所述物流分析需求對(duì)所述物流業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，生成數(shù)據(jù)分析結(jié)果，如此一來，便能夠利用多種物流業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)之間存在關(guān)聯(lián)的指標(biāo)與信息，來在分析大量物流業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)時(shí)提升處理效率。