基于LLM的软件包构建失败日志分类系统及方法

本发明公开了一种基于LLM的软件包构建失败日志分类系统及方法，涉及深度学习技术领域，解决了构建失败日志分布不平衡以及日志内容冗余、语义复杂的技术问题，其技术方案要点通过LLM生成多样化样本以调整平衡度，在能够避免过拟合的情况下，有效提升模型对样本稀少类别的特征学习能力，从而改善模型分类性能，且增强了模型的泛化能力。同时通过LLM强大的语义理解能力，去除日志中无关信息，抽取错误特征，使得模型更易捕捉关键错误模式，且清洗后的日志减少了对模型训练的干扰。