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KADR-LLM:基于深度检索推理的大语言模型辅助档案开放审核方法
1
作者
曹正阳
金咏诗
+2 位作者
孙俐丽
秦洋
冯李航
《中国测试》
北大核心
2025年第7期9-18,共10页
针对传统档案开放审核模式中存在的效率低下、主观性强及语义分析能力不足等问题,该文提出一种基于KADR-LLM的智能审核框架。该框架通过融合DPR的密集检索能力与KARP的渐进式推理机制,构建“检索-推理-验证”三阶审核范式,显著提升审核...
针对传统档案开放审核模式中存在的效率低下、主观性强及语义分析能力不足等问题,该文提出一种基于KADR-LLM的智能审核框架。该框架通过融合DPR的密集检索能力与KARP的渐进式推理机制,构建“检索-推理-验证”三阶审核范式,显著提升审核的精准性与效率。创新性体现于:设计基于文档空间结构的双通道文本预处理方法,通过段落裁剪优化语义表征;融合敏感词匹配与检索增强生成技术,建立规则驱动的动态推理机制;提出关键词引导的渐进式审核策略,实现从表层特征提取到逻辑链验证的可解释决策。实验结果表明,在OParchives等数据集上,KADR-LLM在零样本与少样本条件下的审核准确率分别达79.98%与82.34%,较基线模型提升4.31%,且具备更高的语义泛化能力。
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关键词
档案开放审核
大语言模型
密集检索
推理提示
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职称材料
题名
KADR-LLM:基于深度检索推理的大语言模型辅助档案开放审核方法
1
作者
曹正阳
金咏诗
孙俐丽
秦洋
冯李航
机构
南京工业大学电气工程与控制科学学院
南京工业大学经济与管理学院
南京工业大学信息管理与技术
研究所
东芝综合研究所
出处
《中国测试》
北大核心
2025年第7期9-18,共10页
基金
江苏省科技计划(BZ2024057)
国家自然科学基金(62103184)。
文摘
针对传统档案开放审核模式中存在的效率低下、主观性强及语义分析能力不足等问题,该文提出一种基于KADR-LLM的智能审核框架。该框架通过融合DPR的密集检索能力与KARP的渐进式推理机制,构建“检索-推理-验证”三阶审核范式,显著提升审核的精准性与效率。创新性体现于:设计基于文档空间结构的双通道文本预处理方法,通过段落裁剪优化语义表征;融合敏感词匹配与检索增强生成技术,建立规则驱动的动态推理机制;提出关键词引导的渐进式审核策略,实现从表层特征提取到逻辑链验证的可解释决策。实验结果表明,在OParchives等数据集上,KADR-LLM在零样本与少样本条件下的审核准确率分别达79.98%与82.34%,较基线模型提升4.31%,且具备更高的语义泛化能力。
关键词
档案开放审核
大语言模型
密集检索
推理提示
Keywords
archival opening review
large language model
dense retrieval
reasoning prompt
分类号
TB9 [机械工程—测试计量技术及仪器]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
KADR-LLM:基于深度检索推理的大语言模型辅助档案开放审核方法
曹正阳
金咏诗
孙俐丽
秦洋
冯李航
《中国测试》
北大核心
2025
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