计算机科学与探索

作者：王劲滔, 孟琪翔, 高志霖, 卜凡亮

单位：中国人民公安大学 信息网络安全学院，北京 100038

关键词：大语言模型,信息抽取,指令微调,公安业务,命名实体识别

基金：中国人民公安大学安全防范工程双一流创新研究专项（2023SYL08）。

当前随着人工智能技术的快速发展，科技兴警战略已成为提升公安工作现代化水平的重要途径。在科技兴警的大背景下，公安机关面临着海量的非结构化案件文本信息处理需求，传统的人工处理方式已难以满足当前的工作要求。大语言模型作为一种新兴的人工智能技术，具备强大的语言理解和生成能力，能够自动从案件文本中抽取涉案人员、时间、地点、案件性质等关键信息要素，为案件分析、证据收集和决策支持提供有力支撑。因此研究基于指令微调大语言模型的案件信息要素抽取方法，以期通过先进的自然语言处理技术提高公安机关在案件信息处理上的效率和准确性，进一步推动公安工作信息化进程。该研究通过高效微调技术LoRA、指令微调、数据增强、情境学习等技术提升大语言模型的信息抽取能力。实验结果表明，该方法在自建的案件文本数据集上取得了显著的性能提升，抽取准确率和召回率均优于传统方法。

来源：2025年第8期

《计算机科学与探索》期刊编辑部

查看计算机科学与探索杂志2025年第8期