一种基于大模型和规则引擎的文本分类方法及系统

本申请涉及文本分类技术领域，提供一种基于大模型和规则引擎的文本分类方法，方法包括：S1：存储多级规则分类标签，构建分类规则模板库；S2：从多种数据源接收文本数据，对文本数据进行预处理；S3：通过规则引擎基于分类规则对文本数据进行规则匹配，输出规则分类结果；S4：当满足以下任一条件时触发大语言模型分类：a.未匹配到分类规则；b.匹配到分类规则且规则置信度小于规则置信度阈值；c.文本数据长度超过预设文本数据长度；d.匹配到具体业务场景标签；输出模型分类结果；S5：当S3的规则引擎分类和S4的大语言模型分类并行时，执行策略。本申请保障输出可靠性与业务连续性，适用于金融合规审查等对准确性要求高的场景。