一种面向知识检索的法律要素识别方法及系统

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一种面向知识检索的法律要素识别方法及系统
申请号:CN202510276224
申请日期:2025-03-10
公开号:CN120104722A
公开日期:2025-06-06
类型:发明专利
摘要
本发明提出一种面向知识检索的法律要素识别方法及系统,将待处理的目标信息和检索的法律知识输入至训练好的开源大语言模型中,通过开源大语言模型进行法律要素识别和知识推理;在开源大语言模型训练过程中,利用极大似然法对模型参数进行估计,确定使对数似然函数最大化所对应的模型参数,并采用梯度下降法更新模型参数;利用开源大语言模型对法律案件和法律法规进行深入分析和理解,实现对复杂法律问题的综合检索需求;通过极大似然法和梯度下降来提高模型参数精确度。
技术关键词
大语言模型 识别方法 多模态特征 梯度下降法 案件 多层注意力机制 更新模型参数 梯度下降算法 处理器 计算机程序产品 文本 识别系统 指令 识别模块 可读存储介质 存储器 编码器 电子设备
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