【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及大模型文本分类，具体为一种通过大模型提示词快速实现高精度文本分类的方法。
技术介绍
1、在传统nlp文本分类任务中，庞大的训练案例的搜集是任务重点，这些高质量数据需要行业专家进行大量的数据收集和分析、研究，此过程需要花费大量时间和人力、物力，并且准确性低，随着glm2、qwen和chatgpt等指令功能强大的大模型的出现，因此，亟待一种改进的技术来解决现有技术中所存在的这一问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种根据数据库原始结构，获取字段类型的元数据，描述功能所需的具体规则，few shot learning,举例说明分类功能，在描述功能所需的具体规则到few shot learning,举例说明分类功能，对于约束失效的指令开始强化，通过大模型提示词工程快速对文本类比进行识别，可以帮助开发者在极少的数据下快速、准确的实现高精度分类的方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种通过大模型提示词快速实现高...
【技术保护点】
1.一种通过大模型提示词快速实现高精度文本分类的方法，其特征在于：所述大模型提示词快速实现高精度文本分类的方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种通过大模型提示词快速实现高精度文本分类的方法，其特征在于：所述功能定义包括角色定义、可选类别定义、属性定义、具体位置定义；
3.根据权利要求1所述的一种通过大模型提示词快速实现高精度文本分类的方法，其特征在于：所述规则定义中定义类别的具体内容和范畴，在每个类别后面定义分类器的分类标准；
4.根据权利要求1所述的一种通过大模型提示词快速实现高精度文本分类的方法，其特征在于：所述few...
【技术特征摘要】
1.一种通过大模型提示词快速实现高精度文本分类的方法，其特征在于：所述大模型提示词快速实现高精度文本分类的方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种通过大模型提示词快速实现高精度文本分类的方法，其特征在于：所述功能定义包括角色定义、可选类别定义、属性定义、具体位置定义；
3.根据权利要求1所述的一种通过大模型提示词快速实现高精度文本分类的方法，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：付贤君，余枝隆，饶强，王杭，何科技，廖思聪，
申请(专利权)人：上海熵智信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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