基于大模型的多粒度金融文本噪声开放分类方法

本发明公开了基于大模型的多粒度金融文本噪声开放分类方法，属于文本噪声分类技术领域，包括：提取金融文本的语义特征；对语义特征进行聚类处理，得到多个不同标签的粒球，并计算多个不同标签的粒球的属性；根据样本在粒球中的位置与粒球的属性，将粒球内样本分类为干净样本、分布内噪声、分布外噪声。通过聚类处理得到多个不同标签的粒球，并计算各粒球的属性，此时每个类别最终由具有相同标签但属性不同的多个粒球表示，能够有效反映类别的多粒度原型和分布范围，提高了表征学习效果。同时，根据样本在粒球中的位置与粒球的属性进行分类处理，能够适用于各种分布类型的数据环境。