一种基于大模型细化的产品缺陷信息爬取方法

本发明公开了一种基于大模型细化的产品缺陷信息爬取方法，首先，通过爬虫方法从各类网络渠道采集产品缺陷相关的原始文本数据；然后，在采集的数据集上对预训练的大型语言模型进行微调，使之能够更好地理解和分析与缺陷相关的语义内容；最后，利用微调后的模型对原始缺陷数据进行深入分析，精准地提取出产品、缺陷部件、伤害事件以及各类有价值的缺陷特征信息。本发明方法充分发挥大型语言模型在语义理解和文本分析方面的优势，可以准确识别出与产品缺陷相关的核心内容，有效过滤掉无关的噪音信息，大幅提升信息提取的准确性，同时挖掘出用户反馈中隐藏的潜在缺陷信息，有助于企业及时发现问题并进行有针对性的改进。