数据之 间的关联性，避免出现矛盾或不一致的情况。同时，系统还支持多 语言生成功能，能够自动翻译报告内容，满足跨国企业或多语言环 境下的使用需求。  支持多种报告格式的输出，包括 PDF、Word、Excel 等，方 便用户在不同场景下使用。  自动化内容的版本管理，记录每次生成的报告版本，便于追溯 和审计。  集成电子签名功能，确保报告的法律效力和合规性。 最后，系统提供了高效的报告分发和共享机制。用户可以通过

数据格式统一化，例如将文本、图像或其他非结构化数 据转换为标准格式。 o 数据标注，为监督学习提供必要的标签信息。 2. 特征提取：根据考评目标，从预处理后的数据中提取关键特 征。例如，在文本数据中，可通过词嵌入（Word Embedding）或 TF-IDF 方法提取语义特征；在图像数据中， 可通过卷积神经网络（CNN）提取视觉特征。特征提取的目 的是将原始数据转化为模型可理解的数值表示。 3. 模型训 比结果。此外，系统还支持对考评结果进行趋势分析，生成历史考 评数据的对比图表，帮助用户了解模型性能的长期变化情况。 报告生成后，系统将自动进行格式化和排版，确保输出的文档 符合行业标准。生成的文件格式支持 PDF、Word 等多种类型，用 户可直接下载或通过邮件发送给相关人员。为进一步提升效率，系 统还支持批量生成报告功能，用户可一次性生成多个模型的考评报 告，减少重复操作。 为了保证数据的安全性，系统在报告生成环节设置了严格的权

结构化数据：保单信息（投保人、险种、保额）、理赔申请 单（事故描述、损失清单）、核赔结论（赔付金额、拒赔原因代 码） - 非结构化数据：医疗报告扫描件（PDF/JPG）、伤情照片、 维修报价单（Excel/Word）、客户通话录音（需转文本） 数据清洗规范（示例） | 数据类别 | 常见问题 | 清洗方法 | 输出标准 | |—————-|—————————| —————————————|————————|