一种大语言模型隐私保护的处理方法与流程

1.一种大语言模型隐私保护的处理方法，其特征在于：包括：

2.根据权利要求1所述的一种大语言模型隐私保护的处理方法，其特征在于：所述数据预处理模块还包括：

3.根据权利要求1所述的一种大语言模型隐私保护的处理方法，其特征在于：所述实体识别模块采用深度学习的命名实体识别模型，具体为bilstm-crf模型，bilstm-crf模型结合双向长短时记忆网络(bilstm)和条件随机场(crf)共同序列标注任务；

4.根据权利要求1所述的一种大语言模型隐私保护的处理方法，其特征在于：所述图数据库模块采用neo4j系统，用于存储实体信息及其之间的关系；

5.根据权利要求1所述的一种大语言模型隐私保护的处理方法，其特征在于：所述实体分类模块包括：

6.根据权利要求1所述的一种大语言模型隐私保护的处理方法，其特征在于：所述信息脱敏模块采用替换脱敏技术。

7.根据权利要求1所述的一种大语言模型隐私保护的处理方法，其特征在于：所述结果输出模块包括：

8.根据权利要求1所述的一种大语言模型隐私保护的处理方法，其特征在于：所述图数据库模块还包括：实体关联关系单元，用于存储和管理实体之间的关联关系，以便于实体分类模块更准确地判断实体信息的属性。

9.根据权利要求1所述的一种大语言模型隐私保护的处理方法，其特征在于：所述实体识别模块还包括：实体类型识别单元，用于识别实体的类型，以便于实体分类模块进行更细致的分类。

10.根据权利要求1所述的一种大语言模型隐私保护的处理方法，其特征在于：所述信息脱敏模块还包括：脱敏策略选择单元，根据实体的类型和敏感程度选择合适的脱敏策略，以提高隐私保护的效果。