一种大语言模型与深度学习算法协同的文档多分类方法

本发明公开了一种大语言模型与深度学习算法协同的文档多分类方法，涉及文档分类技术领域，解决了现有技术中没有考虑到文档种类的不同导致最终分类效率较低的技术问题；本发明通过收集用户文档与历史数据，将用户文档输入LLM模型中提取文档关键信息，提取重要关键词，并结合文档主题预测得到预测标签，将预测标签与重要关键词绑定得到分类标签；基于历史数据设置信息系数，根据分类标签与设定的正确预测标签计算得到预测正确率，结合预测正确率与信息系数得到文档分类置信度；根据历史数据设置置信度阈值，将文档分类置信度与置信度阈值进行比较，根据比较结果获取分类状态；基于分类状态对大语言模型进行调整优化得到最终分类置信度。