一种基于self-instruction和Lag-DPO的自动化事实取证方法及电子设备

本发明公开了一种基于self‑instruction和Lag‑DPO的自动化事实取证方法及电子设备，包括如下步骤S1.二维数据增强；S2.偏好数据对构建；S3.Lag‑DPO偏好对齐训练；S4.事实取证预测。本发明实现了self‑instruction和Lag‑DPO相结合的可解释性自动化事实取证方法，其中，前者用于生成偏好数据集，后者用于Lag‑DPO的微调。该发明兼具了传统微调方法的优点：高准确率，以及大语言模型的优点：高可解释性。除此之外，我们的实验表明该方法具有一定的泛化性。