摘要
本发明涉及一种基于提示词工程的案件要素自动抽取方法及系统，属于自然语言处理、人工智能和法律信息处理的交叉领域。本发明为了解决案件要素抽取效率低、准确性不足的问题，首先，系统读取案件卷宗并对其进行预处理；其次，依据案件类型和需抽取的要素，设计结构化提示词模板；然后，系统调用预训练的大语言模型，通过提示词引导进行语义分析，自动识别案件要素，生成要素类型列表；接着，系统根据初步识别结果动态调整提示词，执行多轮次信息抽取，确保要素提取的完整性；最后，系统对抽取结果进行整合，生成结构化的案件描述并输出。本发明充分发挥了大语言模型的语义理解能力，提升案件要素抽取的效率与准确性，具备广泛的应用潜力。
