数据增强与规则引导的大模型电网法律答辩文书生成
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作者单位:

1.国网江苏省电力有限公司电力科学研究院;2.国网江苏省电力有限公司;3.南京大学

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通讯作者:

中图分类号:

TP391.1, D9

基金项目:

国家电网有限公司科技项目资助(项目号:1400-202318637A-3-2-ZN)


LLM-based Legal Defense Document Generation for Power Grid Enterprises with Data Augmentation and Rule Guidance
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    摘要:

    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,本文结合数据增强与规则引导技术,提出一种基于大模型的少样本法律文书生成方法。针对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,方法有效提升了模型生成文本的质量与专业性。实验结果表明,方法在电网法律答辩文书生成任务中取得了优异效果。

    Abstract:

    To enhance the ability of large language models to generate legal documents for the power grid sector under few-shot conditions, this paper proposed a few-shot legal document generation method based on large language models, integrating data augmentation and rule guidance techniques. The proposed method addressed key challenges in power grid legal document generation, such as data scarcity, high domain specificity, and the complexity of legal practice. Experimental results show that the method achieves excellent performance in generating power grid legal defense documents, significantly improving the quality and professionalism of the generated texts.

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  • 收稿日期:2024-12-13
  • 最后修改日期:2025-06-01
  • 录用日期:2025-06-04
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