提升文学作品分析准确率的关键方法：
- 精细化提示词：明确指令如
"Extract characters, emotions, and relationships in order of appearance..."要求严格按出现顺序提取 - 增加示例数量: em
examples参数中添加更多带标注的文本片段 - 使用高质量模型：文学分析推荐
gemini-2.5-promodelagem - Validação pós-processamento：通过生成HTML可视化文件人工校验
visualization.html
典型实现代码：
# 定义提示词+示例
examples = [lx.data.ExampleData(
text="ROMEO. But soft! What light...",
extractions=[{"entity": "Romeo", "type": "character", "emotion": "hopeful"}]
)]
# 执行双重验证提取
result = lx.extract(text, prompt=prompt, examples=examples, model="gemini-2.5-pro", num_passes=2)
Essa resposta foi extraída do artigoLangExtract: ferramenta de código aberto para extrair dados estruturados de textosO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " 如何提升从文学作品中提取人物关系的准确率？
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