基于大模型与规则引擎的海量数据自动化标签生成方法

本发明公开了基于大模型与规则引擎的海量数据自动化标签生成方法，包括以下步骤：S1、多源数据采集与预处理：通过统一数据接口采集数据，然后经过数据清洗、数据标准化处理及数据格式转换，得到标准输入数据；S2、标签体系框架构建；S3、大模型标签生成；S4、智能聚类与标签精炼；S5、规则引擎约束与优化；S6、标签质量评估与优化；S7、标签体系自动扩展与更新。本发明在无人员介入情况下，通过大模型和规则引擎技术，实现对海量多源异构数据的自动化标签生成，构建包含数千个标签的大规模标签体系，同时确保标签体系能够随产品迭代快速更新，保持时效性，而且生成的标签准确、可扩展。