一种基于提示词工程的案件要素自动抽取方法及系统

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一种基于提示词工程的案件要素自动抽取方法及系统
申请号:CN202510237277
申请日期:2025-03-02
公开号:CN120069051A
公开日期:2025-05-30
类型:发明专利
摘要
本发明涉及一种基于提示词工程的案件要素自动抽取方法及系统,属于自然语言处理、人工智能和法律信息处理的交叉领域。本发明为了解决案件要素抽取效率低、准确性不足的问题,首先,系统读取案件卷宗并对其进行预处理;其次,依据案件类型和需抽取的要素,设计结构化提示词模板;然后,系统调用预训练的大语言模型,通过提示词引导进行语义分析,自动识别案件要素,生成要素类型列表;接着,系统根据初步识别结果动态调整提示词,执行多轮次信息抽取,确保要素提取的完整性;最后,系统对抽取结果进行整合,生成结构化的案件描述并输出。本发明充分发挥了大语言模型的语义理解能力,提升案件要素抽取的效率与准确性,具备广泛的应用潜力。
技术关键词
案件 大语言模型 文本 生成提示词 模板 数据处理模块 列表 输出提示词 数据模块 语义 输出模块 抽取系统 句法结构 关键词 数据验证 自然语言 数据格式 信息处理 动态
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