一种基于大语言模型的垃圾邮件筛选方法及装置

本发明为一种基于大语言模型的垃圾邮件筛选方法及装置，所述方法包括如下步骤：1）邮件预处理对接收到的邮件进行内容提取，包括正文、附件和元数据；2）特征提取与向量化：将邮件内容通过大语言模型转换为高维语义向量，捕捉邮件内容的语义信息和上下文关系；3）分类筛选：利用大语言模型结合微调后的垃圾邮件分类器，对邮件进行垃圾与非垃圾的分类，分类器根据上下文语义、发送行为模式及元数据特征进行综合判定；4）反馈机制：引入用户反馈和模型自适应更新机制，通过反馈学习改进模型性能。本发明通过引入预训练的大语言模型，提高垃圾邮件筛选的精准性和适应性。