摘要
本发明公开了一种基于大语言模型的文本处理方法及系统,涉及计算机技术领域,包括,收集文本数据,并通过数据增强技术生成变体样本,得到预训练数据集,引入知识图谱,输出训练后的大语言模型;利用自适应任务选择器、增量式学习框架和元学习算法,进行超参数优化;考虑非文本数据,利用多模态模型来捕捉不同类型的上下文线索,并利用跨文化认知框架理解表达方式;基于更新后的大语言模型,建立置信度评估方法,并输出高置信度文本处理结果;根据高置信度文本处理结果,构建个性化的用户画像,优化推荐内容;本发明通过引入多模态模型和跨文化认知框架,有效提升了大语言模型在处理复杂现实世界问题时的表现。