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摘要：本发明适用于信息抽取技术领域，提供了一种基于数据增强的生成式信息抽取方法及系统，其方法包括：基于不同领域的原始数据集构建信息抽取指令数据集，并通过所述信息抽取指令数据集对大模型进行数据增强；根据数据增强后的大模型的自身指令和数据样例的任务指令构建所述大模型的输入文本；将所述大模型的输入文本进行编码为词向量表征，并使用所述大模型对所述词向量表征进行文本序列建模，输出富含丰富语义信息的词向量表征；对所述富含丰富语义信息的词向量表征进行自回归预测，生成抽取文本。本发明解决了传统信息抽取任务存在的弊端，同时增强了大模型遵循指令的能力，有效提高信息抽取的正确率。
主权项：1.一种基于数据增强的生成式信息抽取方法，其特征在于，包括：基于不同领域的原始数据集构建信息抽取指令数据集，并通过所述信息抽取指令数据集对大模型进行数据增强；根据数据增强后的大模型的自身指令和数据样例的任务指令构建所述大模型的输入文本；将所述大模型的输入文本进行编码为词向量表征，并使用所述大模型对所述词向量表征进行文本序列建模，输出富含丰富语义信息的词向量表征；对所述富含丰富语义信息的词向量表征进行自回归预测，生成抽取文本。
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百度查询： 广西电网有限责任公司 一种基于数据增强的生成式信息抽取方法及系统
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