一种基于预训练模型的金融文本数据分类方法及装置

本发明公开了一种基于预训练模型的金融文本数据分类方法及装置，应用于数据分类技术领域。该方法首先通过对金融文本数据进行预处理，构建含分类标识的数据，其中，所述分类标识的数量不少于一。接着，构建基于预训练模型BERT的数据分类模型，通过子网络微调方法利用预处理训练数据对模型进行训练。最后，利用训练好的数据分类模型对待分类的金融文本数据进行分类。本发明通过优化微调算法，不仅提高了金融文本数据分类的效率，同时增强了训练模型的精度，确保了分类结果的准确性，可以满足实际应用中的准确性要求。