LLM流水线抽取刑事判决并构建结构化数据集
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LLM流水线抽取刑事判决并构建结构化数据集
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AI 综述
Tomáš Knap等作者发布一套基于大语言模型的刑事判决信息抽取流水线，通过属性探索、文本片段抽取和取值归一化三个步骤构建结构化数据集，并在DUI与DDB两类交通犯罪上验证。 该流程以标注指令为引导，法律专家可对这些标注指令进行修订。
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最新进展11月3日 13:00
基于大语言模型的刑事判决信息抽取流程，在 DUI 与 DDB 两类交通犯罪上验证报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月3日
- arXiv · cs.AI基于大语言模型的刑事判决信息抽取流程，在 DUI 与 DDB 两类交通犯罪上验证
研究者提出一套基于大语言模型（LLM，Large Language Model）的流程，通过属性探索、文本片段抽取和取值归一化构建结构化数据集，并由法律专家修订标注指令。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。