用于软件开发的多模态评论数据自动标注与分类方法

本发明公开了用于软件开发的多模态评论数据自动标注与分类方法，涉及软件开发领域，该方法包括以下组成部分：S1、数据预处理阶段、S2、强化学习模型构建阶段、S3、标注与分类阶段和S4、模型训练与优化阶段；本发明通过构建强化学习模型，自动调整多模态数据的融合权重和分类阈值，以优化标注策略，强化学习模型能够根据实时反馈不断优化自身参数，实现多模态评论数据标注过程的智能决策，这种动态调整机制显著提高了标注与分类的准确性，同时减少了人工干预，提升了处理效率，通过策略梯度算法和蒙特卡洛方法优化模型参数，进一步增强了模型的稳定性和泛化能力，使得在不同场景下都能保持较高的标注准确率。