申请/专利权人：天津大学

申请日：2023-08-17

公开（公告）日：2023-11-14

公开（公告）号：CN117056519A

主分类号：G06F16/35

分类号：G06F16/35;G06F16/34;G06F16/33;G06N20/00;G06Q50/18

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.12.01#实质审查的生效;2023.11.14#公开

摘要：本发明公开了一种面向跨领域的立法意见综合报告自动生成方法，构建面向跨领域立法意见主题感知的生成式智能体，利用该生成式智能体实现立法进行意见特征识别和立法主题生成，生成立法意见摘要报告；在结合人工对所述立法意见采集策略计划进行干预调整下进行意见采集，同时，对人工干预后的采集策略和采集结果利用大语言模型LLM进行反思，形成新的意见采集反思经验，完成生成式智能体中的采集策略的强化学习；生成精调的立法意见摘要，进而生成立法意见综合报告。本发明有利于大幅提升法治调研领域立法意见分析和立法计划、规划建议撰写的工作效率，提升了立法意见管理的能力和准确性；实现了人工修改干预经验与采集策略强化学习结果的结合。

主权项：1.一种面向跨领域的立法意见综合报告自动生成方法，其特征在于，包括：步骤1、构建面向跨领域立法意见主题感知的生成式智能体，所述生成式智能体包括智能体自然语言记忆流模块、立法主题提示模块、向量数据库、立法意见聚类模块、LLM反思经验生成模块、LLM检索回溯模块、LLM立法意见特征识别和立法主题生成模块，所述智能体自然语言记忆流包括意见采集经验构成的记忆流子集，利用该生成式智能体实现立法进行意见特征识别和立法主题生成，生成立法意见摘要报告；步骤2、从所述记忆流子集中筛选出召回的采集经验小样本，构建大语言模型LLM的提示引导指令，生成立法意见采集策略计划，利用所述立法意见采集策略计划结合对人工干预调整进行立法意见采集，将采集结果和采集策略都存入向量数据库；同时，对人工干预后的采集策略和采集结果利用大语言模型LLM进行反思，形成新的意见采集反思经验，保存反思经验，完成生成式智能体中的采集策略的强化学习；步骤3、利用步骤2得到的强化学习后的所述采集策略计划与采集经验得到更新历史纪录，利用所述更新的历史纪录进行立法意见聚类，将聚类后的立法意见集嵌入大语言模型LLM得到聚类摘要向量，在步骤2的所述提示指令的指引下按周期由所述聚类摘要向量生成精调的立法意见摘要，进而生成立法意见综合报告。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 天津大学 面向跨领域的立法意见综合报告自动生成方法

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