本文主要研究了基于BERT与XGBoost的航天科技开源情报分类方法。通过结合深度学习模型BERT和集成学习算法XGBoost，实现了对航天科技领域开源情报的高效分类和分析。首先介绍了BERT和XGBoost的原理及其在信息处理中的应用。然后，详细阐述了基于BERT与XGBoost的航天科技开源情报分类的方法，包括数据预处理、特征提取和模型训练等步骤。接着，通过实验验证了该方法的有效性和优越性，同时分析了各个关键因素对分类性能的影响。最后，总结了研究成果，并探讨了进一步改进和应用的方向。