基于大语言模型的文献分类方法及系统

本发明公开了基于大语言模型的文献分类方法及系统，涉及大语言模型技术领域，基于大语言模型的文献分类方法具体步骤包括：定义n级类目体系，用上位概念命名，明确类目关系与唯一标识，形成树状结构并编码，再定义维度集合，含多级类目、绑定细层级类目的核心术语及按文本特征分类的文献类型，同时确定样本格式，最后按类目层级递进采样，构建自定义规则库，通过一致性率判断是否达标，再计算规则符合度与特征词重合率，进一步确定标注合格率，根据标注合格率对不合格类目定位原因并处理。本发明能够根据文本特征对文献进行进一步区分，为后续的文献分析、检索和管理提供了丰富的维度。