使用Google的LangeXtract和Gemma进行结构化数据提取

像保险单一样，医疗记录和合规报告众所周知，很长时间且乏味。

重要的细节（例如，保险单中的覆盖范围和义务）被埋葬在密集的，非结构化的文本中，这对于普通人来说是具有挑战性的。

大型语言模型（LLMS）已经以其多功能性而闻名，它是削减这种复杂性，提出关键事实并将混乱的文档变成清晰，结构化信息的强大工具。

在本文中，我们探讨了Google的LangeXtract框架及其开源LLM Gemma 3，它们共同使从非结构化文本准确有效地提取结构化信息。

langeXtract Gemma 3

为了将其栩栩如生，我们将通过一个解析保险单的演示，展示如何有效地浮出水面的细节。

排除

目录

（1）了解langextract和gemma（2）langeXtract的引擎盖（3）示例演练

（1） 了解langeXtract和Gemma （2） 在LangeXtract的引擎盖下 （3） 示例演练

随附的github存储库可以在这里找到。

在这里 。

（1）了解langextract和Gemma

（i）langextract

LangeXtract是一个开源Python库（在Google的GitHub下发布），它使用LLMS根据用户定义的说明从混乱的非结构化文本中提取结构化信息。

它使LLM可以通过有效分组相关的实体分组，可以在指定实体识别（例如覆盖范围，排除和条款）和关系提取（从逻辑上将每个条款与其条件联系起来）出色。

命名实体识别 关系提取

它的受欢迎程度源于其简单性，因为只有几行代码足以执行结构化信息提取。除了简单之外，几个关键功能使langeXtract突出：

确切的源对齐：每个提取的项目都链接回原始文本中的精确位置，以确保完全可追溯性。

确切的源对齐： Gemma 不是