一种基于大语言模型的文本知识库分类管理方法

本发明涉及数据处理领域，更具体地，本发明涉及一种基于大语言模型的文本知识库分类管理方法，方法包括：获取文本数据集，文本数据集中包含若干文本样本；获取预先获得的大语言模型，将文本数据集中文本样本分批次输入到大语言模型中，对大语言模型的网络参数进行迭代更新完成大语言模型的分类需求训练，以实现文本知识库分类处理；在任意一批文本样本输入之后，计算干扰程度，获取差异特征向量，根据差异特征向量计算区分信息关注可信度，根据干扰程度和区分信息关注可信度计算学习率；基于学习率完成网络参数更新。提高大语言模型的文本分类精度。