一种基于大模型的恶意投诉识别方法、装置、设备及介质

本申请公开了一种基于大模型的恶意投诉识别方法、装置、设备及介质，涉及人工智能技术领域，包括：将投诉语音转换初始文本数据；对初始文本数据进行分词处理，以获取分词后文本数据，并对分词后文本数据进行向量化处理，以获取向量数据；从分词后文本数据中提取目标特征信息，基于各目标向量数据确定分词后文本数据所属的聚类簇，并确定聚类簇对应的聚类簇标签；基于目标特征信息、聚类簇标签、目标向量数据和恶意投诉识别大模型识别投诉语音中的恶意投诉；其中，目标恶意投诉识别大模型中配置有增量学习策略。通过模型中预置的增量学习策略，实现了对新兴恶意投诉模式的动态适应，解决了传统机器学习模型泛化能力不足的问题。