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申请/专利权人：广州数志科技有限公司;广州大学
摘要：本发明提出了一种基于大语言模型的招投标文件信息抽取方法，旨在解决现有技术中数据处理的不精确性、低效率和自动化程度不足的问题。首先，方法包括广泛收集不同行业和领域的招投标文件，确保数据集的全面性和多样性，然后进行彻底的数据预处理，以提高数据质量和可用性。随后，通过实施数据增强技术，扩大数据集的规模和多样性，进行细致的数据标注工作，确保信息的准确提取。此外，本方法还涉及设计优化的提示词，引导模型更准确地识别和提取关键信息。最后，选择适用的预训练模型并采用LoRA方法进行微调，并将其部署于实际应用场景，提供用户友好的界面。此方法不仅提升了招投标文件信息抽取的准确性和效率，也增强了整个处理流程的自动化水平。
主权项：1.一种基于大语言模型的招投标文件信息抽取方法，其特征在于，所述方法包括七个步骤：招投标数据收集、招投标数据预处理、数据增强、数据标注、提示词设计、模型训练与微调、以及模型测试与部署。
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