基于大模型的海量负面信息检测方法、装置、设备及介质
申请号:CN202411030867
申请日期:2024-07-30
公开号:CN119005198A
公开日期:2024-11-22
类型:发明专利
摘要
本公开涉及一种基于大模型的海量负面信息检测方法、装置、设备及介质。其中,基于大模型的海量负面信息检测方法包括:获取待检测文本,由目标机器学习模型对待检测文本进行分析输出第一结果,在第一结果为待检测文本对应的情感分析结果为非负面时,获取目标指令语句,由目标大语言模型基于目标指令语句对待检测文本进行情感分析,输出第二结果,将第二结果确定为待检测文本的检测结果,目标大语言模型的第一参数量高于目标机器学习模型的第二参数量,由此,能够通过不同参数量的机器学习模型和大语言模型结合的方式对待检测文本进行情感分析,确定待检测文本的检测结果,实现了在对待检测文本快速进行情感分析的基础上提高了情感分析的准确性。
技术关键词
机器学习模型
大语言模型
舆情文本
信息检测方法
语句
训练样本集
指令
信息检测装置
信息熵
分析模块
数据获取模块
处理器
可读存储介质
格式
存储器
电子设备
社交
媒体