一种基于大语言模型与深度学习模型的公告信息抽取方法

本发明提供一种基于大语言模型与深度学习模型的公告信息抽取方法，包括以下步骤：S1：将待处理公告输入基于LoRA微调后的大语言模型，得到公告信息提取结果，保存至数据库；S2：所述数据库基于模糊匹配，得到与当前待处理公告有关联关系的候选集；S3：将待处理公告和候选集一同输入微调BERT模型，进行关联关系判断；S4：如果判断出候选集中存在与当前待处理公告相关联的公告，则使用相关公告的部分信息替换公告信息提取结果的部分信息。所述基于大语言模型与深度学习模型的公告信息抽取方法能准确定位到公告中的信息，并且根据要求做下一步的推理，能够提高系统抽取的准确率问题。