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申请/专利权人：神思电子技术股份有限公司
摘要：一种受限域动态类别文本分类方法，涉及人工智能技术领域，通过动态定义的类别标签，构建字符级别的token有限空间域，在大模型输出时输出token有限空间域的token路径，最后计算概率最大的token路径作为最终标签。充分利用大模型的先验知识，避免海量训练样本的标注，同时规避大模型存在的幻觉问题，提升分类准确率。
主权项：1.一种受限域动态类别文本分类方法，其特征在于，包括：S1.获取文本数据及该文本数据对应的标签类别集C，根据标签类别集C构建大模型token集TC；S2.将大模型token集TC进行预处理，得到最终token集合T；S3.将待处理的文本Q构建增强型文本Qe；S4.基于增强型文本Qe构建大模型分类描述prompt；S5.对大模型进行前向推理，得到前向推理概率矩阵MF*L；S6.通过前向推理概率矩阵MF*L获取每个类别的token概率值集合；S7.根据每个类别的token概率值集合计算概率值，得到标签类别集C的概率值集合P。
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百度查询： 神思电子技术股份有限公司 一种受限域动态类别文本分类方法
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