一种基于通用大模型技术的自然语言识别分析方法

本发明涉及自然语言识别术领域，具体涉及一种基于通用大模型技术的自然语言识别分析方法。方法包括：获取训练文本矩阵；根据训练文本矩阵中的各个词向量得到训练文本矩阵中的任意两个词向量之间的注意力权重值，根据注意力权重值得到各个词向量对应的目标表征值，根据目标表征值得到各个词向量对应的卷积核大小；构建卷积神经网络模型，将各个词向量输入到卷积神经网络模型中，根据各个词向量对应的卷积核大小对对应词向量进行卷积操作，并完成对卷积神经网络模型的训练得到目标网络模型；获取待识别文本矩阵，将待识别文本矩阵输入到目标网络模型中，输出对待识别文本矩阵的识别结果。本发明能够提高对待识别文本矩阵识别的准确性。