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申请/专利权人：华南农业大学
摘要：本发明涉及自然语言处理技术领域，提出一种基于大语言模型的行业重要数据识别方法及系统，所述方法包括：获取行业数据分类分级标准文件；利用倒排索引建立特征属性与类别对应的中文特征库，和或利用Trie树建立特征属性与类别对应的英文特征库；构建针对待识别行业文件的提问集合Q；将提问集合Q中的问题逐一输入大语言模型中对待识别行业文件进行提问，输出答案集合A；基于中文特征库和或英文特征库，结合答案集合A对待识别行业文件中的数据进行特征属性匹配，得到各个特征属性类别的权重，并基于权重对待识别行业文件进行重要性识别，输出待识别行业文件的重要性等级。
主权项：1.一种基于大语言模型的行业重要数据识别方法，其特征在于，包括以下步骤：获取行业数据分类分级标准文件；基于行业数据分类分级标准文件，利用倒排索引建立特征属性与类别对应的中文特征库，和或利用Trie树建立特征属性与类别对应的英文特征库；构建针对待识别行业文件的提问集合Q；将提问集合Q中的问题逐一输入大语言模型中对待识别行业文件进行重要性指标特征提取，得到答案集合A；基于所述中文特征库和或英文特征库，结合所述答案集合A对待识别行业文件中的数据进行特征属性匹配，得到各个特征属性类别的权重，并基于权重对待识别行业文件进行重要性识别，输出待识别行业文件的重要性等级。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南农业大学 一种基于大语言模型的行业重要数据识别方法及系统
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