摘要
本发明公开了一种基于AI大模型的公共数据分类分级的识别方法,包括:S1)采用文件解析引擎对支持的文件格式进行预解析,形成分类分级规范文件;S2)大模型基座采用增强检索生成过程,建立数据分类分级的数据库;S3)输入原始数据表及非结构化数据,完成大模型初始数据总结;S4)采用Few‑Shot学习长期记忆的成功分类案例,进行大模型问答;S5)基于所有可能的大模型问答分类结果,大模型引擎再次自动问答,基于第一轮智能分类结果进行自主反思,重新确定新的数据分类分级结果以及分类置信度。本发明能够大大提升识别准确率,解决传统数据分类分级方法中存在的准确性低、效率低、人为错误多、适应性差等问题。
技术关键词
数据分类分级
识别方法
引入注意力机制
Softmax分类器
客户敏感信息
分类分级方法
关系抽取技术
集成学习方法
敏感关键词
无标签样本
贝叶斯方法
无监督学习
深度学习模型
序列特征
参数
数据验证
文本
数据安全
资产
系统为您推荐了相关专利信息
交通场景图像
检测识别方法
感兴趣
注意力机制
检测网络模型
分类识别模型
网络
多模态特征
数据
计算机程序产品
情感类别
融合特征
文本
长短期记忆网络
注意力模型
卷积网络模型
调制识别方法
归一化融合方法
参数
信号
无人机通信信号
融合特征
滤波器
软件无线电
无人机识别方法