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摘要：本发明公开了一种基于大模型的矛盾纠纷预案推荐方法，包括S1、获取矛盾纠纷调解预案数据集；S2、形成矛盾纠纷调解预案知识块；S3、构建矛盾纠纷调解预案向量数据库；S4、将数据清洗后的矛盾纠纷调解预案数据集转换成（q，a）对的形式，构建矛盾纠纷问答数据集；S5、选择相似度最高的5个矛盾纠纷调解预案知识块作为矛盾纠纷调解预案的先验知识；S6、对输入问题和先验知识进行深入理解，并输出合适的矛盾纠纷调解预案；S7、将BERT模型输出的矛盾纠纷调解预案作为输入的矛盾纠纷问题处理预案。本发明为矛盾纠纷事件的调解提供了强有力的预案支持。

主权项：1.一种基于大模型的矛盾纠纷预案推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、获取矛盾纠纷调解预案数据集；S2、将收集到的矛盾纠纷调解预案数据集进行数据清洗，形成矛盾纠纷调解预案知识块；S3、采用BERT模型将矛盾纠纷调解预案知识块从文本格式转换为高维文本向量，并将高维文本向量存储于Faiss数据库中，构建矛盾纠纷调解预案向量数据库；S4、将数据清洗后的矛盾纠纷调解预案知识块转换成对的形式，构建矛盾纠纷 问答数据集，通过将矛盾纠纷调解预案数据集构建为针对特定任务的问答对，q表示任务的 描述问题，a表示问题对应的答案； S5、对于用户输入的矛盾纠纷问题，利用训练好的BERT模型识别矛盾纠纷问题所属的矛盾纠纷事件类型，根据识别到的矛盾纠纷事件类型，从矛盾纠纷调解预案向量数据库中匹配相应事件类型的知识集合，利用BERT模型将用户输入的问题文本转换为向量形式，并使用余弦相似度方法与知识集合中的矛盾纠纷调解预案知识块进行比较，计算相似度，选择相似度最高的5个矛盾纠纷调解预案知识块作为矛盾纠纷调解预案的先验知识；S6、在获得输入矛盾纠纷问题对应的先验知识之后，将输入文本与先验知识进行拼接，形成一个完整的提示词序列，将提示词序列送入经过微调的BERT模型，BERT模型通过分析提示词序列，对输入问题和先验知识进行深入理解，并输出合适的矛盾纠纷调解预案；S7、将BERT模型输出的矛盾纠纷调解预案作为输入的矛盾纠纷问题处理预案；所述数据清洗具体包括将矛盾纠纷调解预案数据集中的矛盾纠纷调解预案按照事件类型进行分类，将各个矛盾纠纷调解预案归入相应的类别，针对每一类矛盾纠纷调解预案内容进一步细分为不同的标题，用于快速检索和定位，在每个标题下，矛盾纠纷调解预案内容被划分为多个段落，每个段落代表一个具体的矛盾纠纷调解预案知识块。

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百度查询： 数据空间研究院 一种基于大模型的矛盾纠纷预案推荐方法