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申请/专利权人：人民法院信息技术服务中心

摘要：本说明书实施例涉及一种公告文书生成方法、装置及设备。包括获取待生成的公告文书对应的公告基本信息和上游文书，上游文书表示待生成的公告文书对应的主题信息；从历史案例库中获取与上游文书对应的历史案例，作为参考案例；从大纲模板库中获取与公告基本信息对应的大纲模板；根据上游文书、大纲模板和参考案例生成公告文书生成指令；将公告文书生成指令输入到预先训练好的大规模语言模型中进行计算，得到公告文书。本说明书实施例利用大规模语言模型的强大文本生成能力以及检索增强生成技术的信息丰富性生成公告文书，提高了公告文书生成的自动化水平、专业性和准确性。

主权项：1.一种公告文书生成方法，其特征在于，所述方法包括：获取待生成的公告文书对应的公告基本信息和上游文书，所述上游文书表示待生成的公告文书对应的主题信息；从历史案例库中获取与所述上游文书对应的历史案例，作为参考案例；从大纲模板库中获取与所述公告基本信息对应的大纲模板；根据所述上游文书、大纲模板和参考案例生成公告文书生成指令；将所述公告文书生成指令输入到预先训练好的大规模语言模型中进行计算，得到所述公告文书；所述历史案例库包括案例文本库、案例向量库和要素知识库；构建所述案例文本库的步骤包括：利用历史案例对应的大纲模板对所述历史案例进行半结构化拆解，得到所述历史案例的文本段落结构和多个文本段落对应的文本段落内容，将所述文本段落结构、文本段落内容、文本段落以及所述历史案例四者的对应关系存储在所述案例文本库中；构建所述案例向量库的步骤包括：将所述案例文本库中历史案例的文本段落内容通过文本嵌入模型转化为历史案例向量，将所述历史案例向量、文本段落以及历史案例三者之间的对应关系存储在所述案例向量库中；构建所述要素知识库的步骤包括：将所述案例文本库中历史案例的文本段落内容通过知识抽取模型转化为历史案例要素，将所述历史案例要素、文本段落以及历史案例三者之间的对应关系存储在所述案例向量库中；从历史案例库中获取与所述上游文书对应的历史案例，作为参考案例进一步包括：根据所述上游文书在所述案例文本库中通过条件筛选和全文检索的方式匹配所述文本段落内容，并得到匹配到的属于同一历史案例的文本段落内容共同对应文本段落结构，将匹配到的文本段落内容、相应的文本段落、相应的文本段落结构以及所属的历史案例作为参考案例文本；将所述上游文书通过文本嵌入模型转化为语义向量，并根据所述上游文书的语义向量在所述案例向量库中通过条件筛选和全文检索的方式匹配历史案例向量，并得到匹配到的历史案例向量对应的文本段落，将所述历史案例向量相应的文本段落以及所述的历史案例作为参考案例向量；将所述上游文书通过知识抽取模型提取案例要素，并根据所述上游文书的案例要素在所述要素知识库中通过条件筛选和全文检索的方式匹配历史案例要素，并得到匹配到的历史案例要素对应的文本段落，将所述历史案例要素、相应的文本段落以及所述的历史案例作为参考案例要素；对所述参考案例文本、参考案例向量和参考案例要素按照相应的文本段落和所述文本段落结构进行聚合，得到所述参考案例。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 人民法院信息技术服务中心 一种公告文书生成方法、装置及设备