一种基于大模型的新闻自动分类方法、系统、终端及介质

本发明涉及自然语言处理技术领域，具体提供一种基于大模型的新闻自动分类方法、系统、终端及介质，包括：获取历史新闻数据，基于新闻数据和对应的各级分类标注构建问答对数据库；获取待分类的新闻数据，基于近邻检索算法和文本相关度匹配算法结合问答数据库进行文本数据匹配，生成第一候选答案集；基于问答对数据库中的历史问答对数据训练MLP模型，将待分类的新闻数据输入MLP模型，生成第二候选答案集；汇总第一候选答案集和第二候选答案集，计算每个答案的置信度分数，取置信度分数最高的为最优答案。提高了新闻分类的准确性与可靠性，能更高效且精准地对新闻进行分类。