【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，具体涉及一种数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
1、大语言模型凭借其强大的语义理解与泛化能力，在情绪分类、主题识别等文本分类任务中展现出显著性能优势，催生了大量基于大模型的高效分类方法。
2、具体来说，在金融风控领域下，如信用卡审批、个人贷款风险评估等场景中，银行可以根据客户的基本信息、消费行为等数据，利用分类模型对用户的可信度进行分类，进而判断是否批准信用卡申请，以及给予多少信用额度，或者在评估企业的偿债能力时，将企业的财务比率等指标作为特征，利用分类模型将企业分为有偿债能力和无偿债能力两类，帮助金融机构决定是否为企业提供贷款。
3、在医疗诊断领域下，基于大模型的高效分类可以用于进行疾病筛查(如糖尿病、癌症早期预测)、住院患者死亡风险评估等场景下，此外，还可对患者的病理图像进行分类判断，例如癌症分类(如乳腺癌良恶性判断)、病理图像分类等。
4、然而，现有技术存在置信度信息缺失的方法，例如仅能输出分类结果(如“积极”或“消极”)，无法提供与结果相关联的置信度量...
【技术保护点】
1.一种数据处理方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述获取待处理数据，对所述待处理数据进行预处理，以得到所述待处理数据对应的提示数据，包括：
3.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述将所述提示数据输入至预先训练完备的可信分类模型中，得到分类结果及对应的第一分类概率和第二分类概率，包括：
4.根据权利要求3所述的数据处理方法，其特征在于，所述构建置信子模型，基于预先构建的训练数据集对所述置信子模型进行训练，得到训练完备的置信子模型，包括：
5.根据权利要求3所...
【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述获取待处理数据，对所述待处理数据进行预处理，以得到所述待处理数据对应的提示数据，包括：
3.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述将所述提示数据输入至预先训练完备的可信分类模型中，得到分类结果及对应的第一分类概率和第二分类概率，包括：
4.根据权利要求3所述的数据处理方法，其特征在于，所述构建置信子模型，基于预先构建的训练数据集对所述置信子模型进行训练，得到训练完备的置信子模型，包括：
5.根据权利要求3所述的数据处理方法，其特征在于，所述将所述提示数据输入至所述可信分类模型中，得到分类结果及对应的第一分类概率和第二分类概率，包括：...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵博涛，彭俊清，王健宗，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。