一种基于大语言模型识别文本信息中错误标签的方法

本专利提出了一种基于大语言模型识别文本信息中错误标签的方法。首先，该方法通过收集并预处理商品信息数据，构建出适用于商品信息的数据结构和模型。随后，利用大型语言模型对训练数据进行预训练，以深入理解和识别商品信息中的常见语言模式和潜在的标签错误。最后，通过进一步的分析和验证，识别出的错误标签将利用机器学习技术进行纠正或提出替换建议，从而显著提升商品信息中标签的准确性和质量，优化用户的购物体验，并为商家提供高效且可靠的信息管理支持。该方法可以广泛应用于多个领域，包括但不限于：电子商务、零售行业、供应链管理、食品行业、金融和保险等。通过应用该方法，不同行业的企业和组织能够更有效地管理商品和信息的准确性，提高运营效率，增强客户满意度，并满足相关法规的要求。