一种基于大语言模型的术语识别方法及系统

本发明提供一种基于大语言模型的术语识别方法及系统，涉及数据存储技术领域，方法包括：获取待识别文本数据；对待识别文本数据进行分词处理；提取分词处理得到的各个分词的分词特征；利用各个分词的分词特征，通过基于术语权重的N‑gram大语言模型，提取各个分词的加权词向量；根据各个分词的加权词向量，通过三层堆叠双向长短期神经网络，计算待识别文本数据属于术语的概率值；判断待识别文本数据属于术语的概率值是否大于预设概率值；若是，将待识别文本数据确定为术语；否则，将待识别文本数据确定为非术语。本发明可以考虑上下文信息，识别复杂的术语，提升术语识别的准确性。