一种基于大模型情感识别标注与纠偏的商业客服系统

本发明公开了一种基于大模型情感识别标注与纠偏的商业客服系统，属于自然语言处理与深度学习技术领域。本发明针对现有情感识别系统依赖大规模人工标注、标签质量不稳定及小样本性能差的问题，采用多模型协同标注与迭代优化机制，通过自动选择基础模型、小样本LoRA微调、双模型分歧检测、大模型仲裁生成融合标签，并构建精炼训练集进行迭代微调，形成闭环优化系统。本发明能够有效降低标注成本，提升标签一致性与复杂语义下的情感识别精度，适用于商业资讯、金融舆情与智能客服场景。