摘要
本发明涉及自然语言处理技术领域,可应用于金融科技、医疗健康等业务系统平台中,揭露了一种文本意图分析方法、装置、设备及介质,所述方法包括:根据获取的微调任务需求对原始数据进行划分策略选择,根据得到的目标划分策略对原始数据进行划分,得到多个目标子数据集,根据获取的客户端资源状况和微调任务需求对多个获取的联邦参数高效微调算法进行筛选,得到目标微调算法,对预设大语言模型进行调整,并对调整过程进行资源消耗分析,同时,对初步调整模型进行性能优化,得到目标大语言模型,利用目标大语言模型对获取的目标文本数据进行文本语言分析,确定目标文本意图。本发明有效提高了大语言模型分析性能的稳定性和文本意图的可解释性。