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摘要：本申请公开了基于大语言模型和知识图谱的法律要件分析方法及系统，涉及自然语言处理技术领域，包括：获取目标案件的法律要件，并通过大语言模型进行信息提取，生成包含实体信息和关系信息的知识图谱构建信息；基于该构建信息构建目标案件的法律要件的知识图谱。获取用户针对该目标案件的法律要件的分析信息，利用大语言模型在已构建的知识图谱中进行第二信息提取，从而生成分析结果。本发明还通过缓存机制，优化了分析过程中高频访问的法律条款和判例路径的处理，并通过淘汰策略提高了系统的响应效率。本发明有效结合了大语言模型的深度语义理解能力与知识图谱的法律逻辑分析能力，能够提升法律分析的准确性和处理效率。
主权项：1.基于大语言模型和知识图谱的法律要件分析方法，其特征在于，包括：获取目标案件的法律要件，利用大语言模型进行第一信息提取，生成知识图谱构建信息；其中，所述知识图谱构建信息包括：实体信息和关系信息；基于所述知识图谱构建信息，构建所述目标案件的法律要件对应的目标知识图谱；获取目标用户针对于所述目标案件的法律要件的分析信息；基于所述分析信息，利用所述大语言模型在所述目标知识图谱中进行第二信息提取，生成分析结果信息。
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百度查询： 南京微雀信息技术有限公司 南京图灵翊天云科技有限公司 基于大语言模型和知识图谱的法律要件分析方法及系统
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