一种基于上下文学习的情感预测方法、装置及终端

本发明公开了一种基于上下文学习的情感预测方法、装置及终端，方法包括：获取情感预测训练集中训练样本及对应的标签，生成样本示例集；获取查询测试语句，将查询测试语句与每一个样本示例分别进行拼接，得到目标示例集；将目标示例集及查询测试语句分别输入大语言模型，并计算目标示例集的元梯度，基于元梯度更新对大语言模型进行训练，得到标签预测模型；获取待预测示例；将待预测示例输入标签预测模型，得到待处理文本的预测标签；根据预测标签得到情感预测结果。本发明实施例通过元梯度的更新，使模型更好地理解上下文信息；采用并行式的方法来独立学习每个示例，最大程度地减少了示例顺序对I CL的影响，从而提高了模型的鲁棒性和可靠性。