本文讨论了从非结构化的追偿要求信中提取结构化数据的挑战和技术。作者强调，这些信件具有双向结构，姓名、保单号和索赔号等标识符必须正确地分配给要求方或响应方。一个关键的挑战是区分承运人的索赔号、保单号和供应商的文件号，因为它们经常看起来相似。提出的解决方案是利用信件中的所有格短语（例如，“我们的被保险人”、“您的被保险人”）作为正确分配的信号，使提取过程可供人工审查。此外，文章还讨论了需求金额的提取，这些金额通常是分项列出的，需要跨字段验证以确保准确性，并识别潜在的错误，如不正确的减法或比较过失分配。 AI
影响 展示了 LLM 在专业法律和保险领域自动化数据提取的实际应用。
排序理由 文章描述了 LLM 从特定文档类型中提取数据的具体应用。
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