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数据增强与规则引导的大语言模型电网法律答辩文书生成
1
作者
黄成燕
查小云
+1 位作者
丁群晏
胡伟
《国防科技大学学报》
北大核心
2025年第4期180-188,共9页
为提升大语言模型在少样本环境下生成电网法律文书的能力,结合数据增强与规则引导技术,提出一种基于大语言模型的少样本法律文书生成方法,解决了电网企业法律文书生成中样本稀缺、专业性强、实践经验复杂等问题。实验结果表明,该方法在...
为提升大语言模型在少样本环境下生成电网法律文书的能力,结合数据增强与规则引导技术,提出一种基于大语言模型的少样本法律文书生成方法,解决了电网企业法律文书生成中样本稀缺、专业性强、实践经验复杂等问题。实验结果表明,该方法在电网法律答辩文书生成任务中取得了优异效果,有效提升了模型生成文本的质量与专业性。
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关键词
法律答辩文书生成
少样本
大语言模型
规则引导
数据增强
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题名
数据增强与规则引导的大语言模型电网法律答辩文书生成
1
作者
黄成燕
查小云
丁群晏
胡伟
机构
国网江苏省电力有限公司电力科学研究院
国网江苏省电力有限公司
南京大学计算机学院
出处
《国防科技大学学报》
北大核心
2025年第4期180-188,共9页
基金
国家电网有限公司科技资助项目(1400-202318637A-3-2-ZN)。
文摘
为提升大语言模型在少样本环境下生成电网法律文书的能力,结合数据增强与规则引导技术,提出一种基于大语言模型的少样本法律文书生成方法,解决了电网企业法律文书生成中样本稀缺、专业性强、实践经验复杂等问题。实验结果表明,该方法在电网法律答辩文书生成任务中取得了优异效果,有效提升了模型生成文本的质量与专业性。
关键词
法律答辩文书生成
少样本
大语言模型
规则引导
数据增强
Keywords
generation of legal defense document
few-shot
large language models
rule guidance
data augmentation
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
D9 [政治法律—法学]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
数据增强与规则引导的大语言模型电网法律答辩文书生成
黄成燕
查小云
丁群晏
胡伟
《国防科技大学学报》
北大核心
2025
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