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申请/专利权人：小语智能信息科技(云南)有限公司
摘要：本发明涉及基于Attend‑Arrange‑Abstract思维链的多文档摘要方法，属于自然语言处理技术领域。本发明包括步骤：首先，利用大规模语言模型（LLM）从每个文档中提取关键信息元素，包括但不限于实体、日期、事件及其结果等，确保了摘要内容的丰富性和准确性；然后利用LLM对提取的关键信息进行逻辑组织和关系识别，有效处理文档间的矛盾、冗余和互补性信息，确保信息的连贯性和一致性；最后利用LLM依据经过关注和整理的关键信息，生成简洁、全面且信息丰富的多文档摘要；本发明能够高效地处理和整合来自多个文档的信息，解决了传统方法在处理复杂文档关系时的不足，显著提高了摘要的质量和可用性。
主权项：1.基于Attend-Arrange-Abstract思维链的多文档摘要方法，其特征在于：所述方法包括：Step1、关注阶段：利用大规模语言模型LLM从每个文档中提取关键信息元素；Step2、整理阶段：利用大规模语言模型LLM对Step1中提取的关键信息元素进行逻辑组织和关系识别；Step3、提炼阶段：利用大规模语言模型LLM依据经过关注和整理的关键信息元素，生成摘要；所述Step1包括：Step1.1、设置Attend提示模板，不同类型的文档设置不同模板；Step1.2、利用Step1.1中设置的Attend提示模板来指导大规模语言模型LLM提取出每个文档关键信息元素；所述Step2的具体步骤为：Step2.1、设置Arrange提示模板；Step2.2、将Step1中提取出来的文档关键信息元素和Step2.1的模板结合送入LLM中对文档中事件关键信息进行逻辑组织和关系识别，引导模型理解和整理文档关键信息之间的关系；所述Step3的具体步骤：Ste3.1、设置引导模型结合关注和整理后的多个文档中的关键信息进行摘要的Abstract提示模板；Ste3.2、利用Step1获得的文档关键信息和Step2.2获得的整理过后的关键信息通过Step3.1中设置的提示模板来引导大规模语言模型进行最终的摘要生成。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 小语智能信息科技(云南)有限公司 基于Attend-Arrange-Abstract思维链的多文档摘要方法
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