一种基于大语言模型的价值观识别数据增强方法

本发明公开了一种基于大语言模型的价值观识别数据增强方法，包括：利用大语言模型，通过角色扮演提示和链式思维提示生成与Schwartz价值理论相对应的文本数据；使用大语言模型对生成的文本数据进行质量评估，得到高质量文本数据；将所述高质量文本数据与现有数据集结合，得到新的训练集；基于新的训练集对BERT模型进行训练；利用测试集对训练好的BERT模型进行泛化能力测试，输出价值观识别结果。本发明将Schwartz价值理论作为生成和评估的价值观框架理论支持，确保了生成的数据能够与特定的人类价值观紧密结合，从而提高模型在人类价值观识别任务中的性能。