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法律指控预测的多源异构知识注入式提示学习方法
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
我们提出了一种基于提示学习框架的方法，利用多源异构外部知识实现知识增强模型前向推理，取得了最新的法律罪名预测数据集的最新结果，并具有较低的数据依赖性。案例研究展示了方法的强解释性。
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关键要点
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提出了一种基于提示学习框架的方法。
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利用来自法律知识库、对话型 LLM 和相关法律文章的多源异构外部知识。
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实现知识增强模型前向推理。
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在 CAIL-2018 法律罪名预测数据集上取得了最新结果。
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该方法具有较低的数据依赖性。
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案例研究展示了方法的强解释性。
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