基于信息要素抽取技术的特定文本分类分级评估系统及方法

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基于信息要素抽取技术的特定文本分类分级评估系统及方法
申请号:CN202411509637
申请日期:2024-10-28
公开号:CN119441481A
公开日期:2025-02-14
类型:发明专利
摘要
本发明涉及文本分类分级评估技术领域,具体地说,涉及基于信息要素抽取技术的特定文本分类分级评估系统及方法。其包括抽取单元基于大模型微调技术对文本数据进行关键要素字段抽取;规范单元对抽取的各个要素字段进行规范化处理;评估单元基于规范化后的字段通过决策树构建文本分类分级评估体系。本发明技术通过大模型微调技术,模型可以提高关键要素字段抽取的准确性和覆盖率,其可以帮助模型更好地理解文本中的语境,从而减少误报和漏报的情况,提高抽取质量,微调技术可以使模型更好地适应新数据集,即使数据集与预训练数据集略有不同,也能保持较好的性能,有助于增强模型在面对不同风格或格式的文本时的鲁棒性。
技术关键词
评估系统 文本 微调技术 字段 关键字 决策树算法 训练集数据 词袋模型 数据验证 标签 关键词 排序特征 预训练模型 序列 索引 覆盖率 格式 鲁棒性
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