一种基于大语言模型的数据集关键词生成及筛选方法

本发明提出了一种基于大语言模型的数据集关键词生成及筛选方法，属于自然语言处理和人工智能领域。所述方法包括：收集评论文本数据及其已知关键词；文本数据分块；大语言模型生成初步关键词；结合TF‑IDF算法和TextRank算法对初步关键词列表中的初步关键词进行初步筛选；通过大语言模型对初步筛选后的关键词进行语义与情感相关性筛选，得到最终关键词。本发明在关键词生成与筛选技术上取得了显著进步，特别适用于需要高精度、高效率的大规模文本分析任务。