一种基于大语言模型的文本信息抽取方法及系统

本发明公开一种基于大语言模型的文本信息抽取方法及系统，属于自然语言处理技术领域，包括：获取文本信息数据；将获取的文本信息数据输入训练好的文本信息抽取模型，进行文本信息处理；其中，所述文本信息抽取模型的训练包括：构建基于大语言模型的生成式和判别式文本信息抽取模型；构建对话式策略梯度离散提示优化框架进行提示稳定性增强；构建噪声信道矩阵，进行数据增强和稳定性增强。本发明通过引入判别组件有效提升了模型的稳定性和抽取结果的准确性，通过设计动态生成概率计算模块与扩展词表机制，优化了生成与复制之间的平衡，有效提升了文本信息抽取的稳定性和准确性，为舆情分析、知识图谱构建等场景提供高效、可靠的技术支持。