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文档简介
本发明提供了一种面向工业领域的文档信微调模型的模型参数进行低秩调整得到适配模务指令和提示输入适配模型得到抽取信息。总2步骤S1，根据现有的通用自然语言处理任务和步骤S2，根据现有的公开数据构建得到多个复杂抽取指步骤S3，根据所述复杂抽取指令数据集对所述简步骤S5，根据所述工业领域抽取数据集对所述复杂微调模型的模型参数进行低秩调其中，在所述步骤S2中，所述公开数据包括针对信所述自标注数据集通过闭源大模型根据人工学习提示对无标注文本进行抽取任务的其中，对所述自标注数据集，通过人工校验剔除所述自标注数据所述任务描述用于简要描述该复杂抽取指令数据所述属性说明用于给出具体详细的所述抽取任务，并对所述抽取样例包括与所述抽取任务相似的文本，用于为34[0003]早期针对工业领域文档的信息抽取方案基本上都依赖预训练语言模型作为编码器进行文本的理解以及相应模式知识的抽取，然而这些深度神经网络大都以任务为导向，[0009]在本发明提供的面向工业领域的文档信息抽取方法中5[0010]在本发明提供的面向工业领域的文档信息抽取方法中[0011]在本发明提供的面向工业领域的文档信息抽取方法中[0012]在本发明提供的面向工业领域的文档信息抽取方法中[0013]在本发明提供的面向工业领域的文档信息抽取方法中[0014]在本发明提供的面向工业领域的文档信息抽取方法中[0015]在本发明提供的面向工业领域的文档信息抽取方法中，还可以6施例结合附图对本发明面向工业领域的文档信[0024]如图1所示，本实施中首先通过自然语言处理任务和简单抽取任务指令对通用大[0032]公开比赛数据集相较于上述的公开学术数据集具有更丰富的信息抽取任务类型[0033]通用百科数据集是通过远程监督和人工校验基于各类百科文本进行大规模标注[0034]自标注数据集通过闭源大模型根据人工学习提示对无标注文本进行抽取任务的78[0054]本实施例中通过步骤S4和步骤S5对两阶段微调后的通用大模型
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