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文档简介

本申请公开了基于大语言模型的信息抽取实体和关系并根据原始文本在专业知识数据库2根据预标注样本从所述待抽取字符串中抽取得到实体根据所述原始文本、所述实体以及所述关系从专业知识数据库中检索根据文本块长度对所述原始文本进行划分，得到多个文本块作为所述待抽取字符串；根据所述预标注样本和所述待抽取字符串定义决策模型将所述输入数据输入到所述决策模型，根据所述抽取表达式返回所述构建所述决策模型中实体与关系的抽取表达式和奖励机制返回所述根据预标注样本从所述待抽取字符串中抽取得到实所述原始文本、所述实体以及所述关系从专业知识数据库中检索得到相关专业知识文本，计算所述组合文本向量与所述专业知识数据库中专业知识文本根据所述相似度得分从所述专业知识数据库中筛选得到所述相根据所述原始文本和所述相关专业知识文本构建第一3实体与关系抽取单元，用于根据预标注样本从所述待抽知识检索单元，用于根据所述原始文本、所述实体以及所4[0001]本申请涉及信息抽取技术领域，尤其涉及一种基于大语言模型的信息抽取方法、[0003]本申请实施例的主要目的在于提出一种基于大语言模型的信息抽取方法、装置、得到的所述目标内容集确定为所述实体和所5[0022]计算所述组合文本向量与所述专业知识数据库中专业知识文本向量的相似度得678技术人员通常理解的含义相同。本文中所使用的术语只是为了描述本申请实施例的目的，或事实信息，帮助我们将海量内容自动分类、提取和重构。这些信息通常包括实体[0079]MDP(Markovdecisionprocess,马尔可夫决策过程):是序贯决策(sequentialdecision)的数学模型，用于在系统状态具有马尔可夫性质的环境中模拟智能体可实现的9预标注样本从待抽取字符串中抽取得到实体和[0102]S114：返回所述构建所述决策模型中实体与关系的抽取表达式和奖励机制表达新抽取得到的所述目标内容集确定为所述实体和所业知识文本向量计算相似度得分，并选取相似度得分排序靠前的若干个专业知识文本向引擎转化为文本字符串形式，为自适应学习阶段处理提供数据预处理功能。同时对word、[0139]步骤S1_1：针对输入格式为word、pdf、excel的附件，利用专业库(docx、[0159]其中，EE_F1是基于词的评估得分，EE_R与EE_E分别是关系与实体的正确占比，r[0168]步骤S3_3：根据S3_2公式取相似度得分前Cnt的匹配专业知识数据NCnt＝(Z/1,Z/可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现

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