一种基于通用大模型驱动的文本分类模型精细化微调数据集构建方法

本专利提出了一种基于通用大模型驱动的文本分类模型精细化微调数据集构建方法。首先，根据业务需求定制文本分类信息，确保分类全面且互不冲突；接着，收集或生成与业务相关的样本数据集，利用通用大模型生成涵盖所有分类的样本；然后，将分类和样本数据输入大模型进行扩充，生成用于模型微调的文本数据集；之后，将微调数据集转换为模型要求的格式，对模型进行微调训练，直至满足性能要求；最后，在业务环境中验证模型效果，并根据需要调整数据集和训练参数，直至模型表现达到预期。本发明的方法能够有效解决传统文本分类方法在处理大规模、高维度的文本数据时面临的性能瓶颈问题，提高文本分类模型的分类精度和泛化能力。该方法可以广泛应用于多个领域和场景，包括但不限于：社交媒体分析、客户服务与反馈处理、内容审核与过滤、新闻与文章分类、产品评论分析、教育领域的文本分类等。该方法以其灵活性和高效性，几乎可以应用于所有需要对文本进行精细化分类以支持决策或自动化处理的场景，随着自然语言处理技术的不断进步，该方法的应用范围和效果将会进一步扩大。