APIJSON 博客14 Pair 第十四篇

本文介绍了 APIJSON 框架中 Pair 类的使用,包括如何继承 Entry<String, String>,以及在 Map 存储和检索数据的操作。示例代码展示了如何初始化 Map,输入学生 ID 进行查找,并通过各种辅助方法如 isEmpty、isCorrect 和 toPairString 进行数据验证和格式化。同时,还探讨了 parseEntry 方法的递归解析过程。" 112345149,5742061,年轻人的VuePress博客搭建指南,"['前端开发', 'Vue', 'markdown', '个人博客', '部署']

2021SC@SDUSC

public class Pair extends Entry<String, String> {}

这里提到了Map.Entry<String, String>

用法如下

public class Test {
    private static Map<String,String> student;

    private static void init() {
        student = new LinkedHashMap<String,String>();
        student.put("16010001", "tom");
        student.put("16010002", "tony");
        student.put("16010003", "j");
        student.put("16010004", "yy");
    }

    public static void main(String[] args) {
        init();
         String key = null;
         Scanner stdin = new Scanner(System.in);
         System.out.println("Choose a SchoolId:");
         for(Map.Entry<String, String> stu:student.entrySet()) {
             System.out.println(stu.getKey()+"\t" + stu.getValue());
         }
         while(key == null) {
              key = stdin.nextLine();
              if (student.get(key) == null) {
                    System.out.println("Invalid choice!");
         

<think>我们面对的任务是:使用大语言模型(LLM)将文档中的立法与规范提取并转换成问答对(QApairs)格式。根据引用[1]所述,AI在法律领域可以自动化文档处理,包括合同分析等[^1]。我们可以利用LLM的信息提取和文本生成能力来实现这一目标。步骤:1.**文本预处理**:将文档分割成适合模型处理的段落或句子。2.**关键信息识别**:使用LLM识别出文档中涉及立法与规范的片段(例如法律条款、规章条文)。3.**生成问答对**:针对每个关键片段,让LLM生成一个问题及其答案,问题应围绕该条文的含义、适用情况等方面。具体方法:###一、文本分割由于大语言模型有输入长度限制(如BERT最大长度为512),我们需要将长文档分割成较小的片段(chunks)。可以使用以下方法:-按段落分割(每个段落作为一个chunk)-使用滑动窗口(防止截断句子)###二、关键信息识别(可选步骤)如果文档非常大,可以先进行关键信息识别,只对包含立法与规范的段落进行处理。可以使用以下方法:1.**规则匹配**:使用正则表达式匹配法律条款的典型模式(如“第X条”、“ArticleX”等)。2.**分类模型**:训练一个二分类模型判断一段文本是否包含法律条款(可以使用BERT等预训练模型微调)。###三、生成问答对对于每个包含立法与规范的段落,我们可以使用LLM(例如GPT系列)生成问答对。有两种方式:1.**无监督生成**:直接提示模型生成问题。-示例提示模板:```你是一个法律专家,请将以下法律条文转换成问答对。请生成一个关于该条文的问题,并给出准确的答案。法律条文:{条文内容}```2.**有监督微调**(如果有标注数据):训练一个模型专门生成问答对。然而,为了确保生成的问答对的质量,我们可能需要加入验证步骤。###四、后处理与验证生成的问答对需要经过验证,确保:1.问题与答案的匹配性2.答案的准确性(不能篡改原文意思)我们可以使用另一个LLM来对生成的问答对进行评分,或者由人工校验。###示例代码(使用OpenAIAPI生成问答对)假设我们使用GPT-3.5,可以这样实现:```pythonimportopenaiopenai.api_key='your-api-key'defgenerate_qa_pairs(text):prompt=f"""你是一个法律专家。请将以下法律条文转换成问答对。生成一个关于该条文的问题,并给出答案。法律条文:{text}请按照以下格式输出:问题:...答案:..."""response=openai.ChatCompletion.create(model="gpt-3.5-turbo",messages=[{"role":"user","content":prompt}])result=response['choices'][0]['message']['content']#解析结果,分割问题和答案#这里假设返回的格式是"问题:...\n答案:..."returnresult#示例用法law_text="公民、法人或者其他组织认为具体行政行为侵犯其合法权益的,可以自知道该具体行政行为之日起六十日内提出行政复议申请;但是法律规定的申请期限超过六十日的除外。"qa_pair=generate_qa_pairs(law_text)print(qa_pair)```输出可能为:```问题:公民、法人或者其他组织在认为具体行政行为侵犯其合法权益时,应在什么期限内提出行政复议申请?答案:可以自知道该具体行政行为之日起六十日内提出。如果法律规定的申请期限超过六十日的,则按照该更长的期限。```###五、本地模型替代方案如果出于隐私或成本考虑不想使用OpenAI,可以使用开源的LLM(如LLaMA、ChatGLM等)在本地部署。例如使用HuggingFace的Transformers库加载本地模型:```pythonfromtransformersimportpipelineqa_generator=pipeline('text2text-generation',model='your_local_model')defgenerate_qa_pairs_local(text):prompt=f"将以下法律条文转换成问答对。生成一个问题和一个答案。法律条文:{text}"result=qa_generator(prompt,max_length=200)returnresult[0]['generated_text']```###注意事项1.**准确性**:法律文本要求高度准确,生成的答案必须忠实于原文。2.**上下文保留**:如果一条法律条文需要上下文才能理解,可能需要扩大文本块的范围。3.**多轮问答**:对于复杂的条文,可能需要生成多个问答对以覆盖不同方面。§§相关问题§§1.如何评估生成的问答对质量?2.处理大规模法律文档时如何提高效率?3.开源大语言模型中哪些适合处理法律文本?4.如何保证生成过程中不遗漏重要条款?</think> # 使用大语言模型将法律文档转换为问答对 我将为您详细介绍如何利用大语言模型(LLM)将文档中的立法与规范内容转换为问答对格式。 ## 整体流程 ```mermaid graph TD A[原始法律文档] --> B[文本预处理] B --> C[关键条款识别] C --> D[问答对生成] D --> E[后处理与验证] E --> F[最终QA对] ``` ## 步骤详解 ### 1. 文本预处理 - **文档分割**:将法律文档按条款、章节或段落分割 - **文本清洗**:移除无关格式、注释等噪声 - **结构化标注**:为条款添加语义标签($Section_i$, $Article_j$等) - **元数据提取**:捕获条款编号、生效日期等关键信息 ```python def preprocess_legal_document(text): """ 法律文档预处理函数 输入: 原始文本 输出: 结构化段落列表 """ # 移除HTML/XML标签 cleaned = re.sub(r'<[^>]+>', '', text) # 按条款分割 sections = re.split(r'\n(Article|Section)\s\d+', cleaned) # 提取元数据并结构化 structured_data = [] for i, section in enumerate(sections): if section.strip(): metadata = {"id": f"SEC_{i}", "type": "article"} structured_data.append({"text": section, "metadata": metadata}) return structured_data ``` ### 2. 关键条款识别 使用LLM识别可转化为问答的核心内容: ```python from transformers import pipeline # 初始化关键信息提取模型 extractor = pipeline( "text2text-generation", model="meta-llama/Llama-3-8B-instruct", device_map="auto" ) def extract_key_provisions(text): prompt = f""" 识别以下法律文本中的关键条款(核心义务、禁止行为、权利定义、处罚规定): {text} 以JSON格式返回结果: {{ "obligations": [], "prohibitions": [], "rights": [], "penalties": [] }} """ result = extractor(prompt, max_length=1000) return json.loads(result[0]['generated_text']) ``` ### 3. 问答对生成策略 #### 方法1:零样本生成 ```python def generate_qa_zero_shot(provision): prompt = f""" 将以下法律条款转换为问答对: {provision} 格式要求: Q: [简明问题] A: [准确回答,直接引用条款内容] 示例: 条款: "个人数据控制者应在收集前取得数据主体的明确同意" Q: 个人数据收集需要满足什么条件? A: 数据控制者应在收集前取得数据主体的明确同意。 """ result = extractor(prompt, max_length=500) return parse_qa(result[0]['generated_text']) ``` #### 方法2:模板化生成 使用预定义模板$T(Q, A)$: $Q_T$ = 关于{主体}在{情境}下的{要求}是什么? $A_T$ = 根据{条款号},{主体}{具体规定} ```python qa_templates = [ ("违反$SECTION的法律后果是什么?", "违反$SECTION将导致$PENALTY"), ("$ENTITY有哪些义务?", "$ENTITY必须履行以下义务: $OBLIGATIONS") ] def template_based_generation(provision): # 使用NER识别主体、情境等要素 filled_templates = [] for question_t, answer_t in qa_templates: # 使用LLM填充模板 q_filled = fill_template(question_t, provision) a_filled = fill_template(answer_t, provision) filled_templates.append((q_filled, a_filled)) return filled_templates ``` ### 4. 后处理与验证 - **去重**:使用余弦相似度删除重复QA对$ \text{sim}(Q_i, Q_j) > 0.9 $ - **真实性检查**:确保回答严格源自原始文本 - **复杂度分级**:简单事实型问答 vs 解释型问答 - **验证示例**: ```python def validate_qa(original_text, qa_pair): """ 验证生成的回答是否忠实于原始文本 """ prompt = f""" 原始条款: {original_text} 问题: {qa_pair['question']} 回答: {qa_pair['answer']} 请评估回答是否准确反映了原始条款内容(是/否),并解释原因。 """ validation = extractor(prompt) return "是" in validation[0]['generated_text'] ``` ### 5. 完整实现示例 ```python def legal_text_to_qa(document_path): # 1. 预处理 with open(document_path) as f: raw_text = f.read() structured_sections = preprocess_legal_document(raw_text) # 2. 处理每个条款 all_qa_pairs = [] for section in structured_sections: # 提取核心要素 provisions = extract_key_provisions(section['text']) # 生成问答对 for prov_type, items in provisions.items(): for item in items: # 方法1: 零样本生成 qa_pair = generate_qa_zero_shot(item) # 方法2: 模板补充 template_qa = template_based_generation(item) # 合并结果 all_qa_pairs.extend(qa_pair + template_qa) # 3. 后处理 validated_qa = [] for qa in all_qa_pairs: if validate_qa(qa['source_text'], qa): validated_qa.append(qa) return remove_duplicates(validated_qa) ``` ## 关键技巧 1. **上下文优化**:输入法律文本时保留条款编号等上下文,例如: > 条款4.1.5规定:[内容] → Q: 条款4.1.5的主要要求是什么? 2. **多粒度生成**: - 宏观层:整个法案的总体原则 - 中观层:章节的核心要求 - 微观层:具体条款的解释 3. **混合方法**: - 简单条款:规则模板 - 复杂条款:LLM生成 + 人工审核 4. **法律特殊性处理**: - 保留精确的法律措辞 - 区分"必须"与"应该"等程度词 - 明确法律主体的指代关系 ## 应用场景 此方法特别适用于: 1. 法律知识库构建 2. 合规培训材料生成 3. 智能法律咨询系统 4. 合同审查辅助工具[^1]
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