突破大模型Token限制的完整技术方案

AI的终极挑战: 突破大模型Token限制的完整技术方案

设想这样一个情景：某市中级人民法院的法官助理小张，正在处理一起复杂的经济纠纷案。案件材料堆积如山——合同文本387页、往来邮件2000多封、银行流水记录5年、证人证言笔录48份、相关法条判例200多个……总计超过100万字的资料需要整理分析。小张满怀希望地打开了法院新引进的AI辅助系统，输入第一批材料后，系统却弹出提示：“ 输入内容超出模型最大处理长度（128K tokens），请精简后重试 ”。

这不是孤例。据最高人民法院发布的《2023年智慧法院建设白皮书》显示，全国法院系统每年新收案件超过3000万件，平均每个案件的电子卷宗容量达到500MB，其中文本内容平均超过20万字。面对如此庞大的司法文书，即便是目前最先进的GPT-5（128K上下文）或Claude-4.5（200K上下文），也显得无能为力。

如何让AI在不丢失关键信息的前提下，突破token数量限制，完整理解和处理超长司法文书？这正是上下文压缩技术要解决的核心问题。

01 概述

1.1 大模型的“记忆瓶颈”

在深入探讨解决方案之前，我们需要理解为什么大模型会有token数量限制。这不仅仅是一个技术参数，更是涉及计算资源、模型架构、经济成本等多方面的系统性挑战。

什么是Token？

Token是大型语言模型处理文本的基本单位。在中文语境下，一个token大约对应1-2个汉字。以一份标准的民事判决书为例：“原告张某某诉被告李某某民间借贷纠纷一案”这句话，会被分解为约10-12个token。一份完整的判决书（通常5000-10000字）就需要消耗3000-8000个token。

更复杂的是，司法文书中充斥着专业术语、法条引用、格式化表述，这些内容的token消耗往往高于普通文本。例如：“根据《中华人民共和国民法典》第五百零九条第一款之规定”这样一句标准的法条引用，就需要消耗约20个token。当一个案件涉及数十个法条、上百个证据材料时，token消耗呈指数级增长。

1.2 注意力机制的计算复杂度困境

Transformer架构的核心是自注意力机制（Self-Attention），它让模型能够理解文本中任意两个位置之间的关系。然而，这种强大的能力是有代价的：计算复杂度为O(n)，其中n是序列长度。

这意味着，当我们处理一份10万字的案卷（约6万个token）时，需要进行36亿次注意力计算，需要的GPU显存超过1.4TB——这已经远超当前主流硬件的能力范围。即便是配备A100 GPU（80GB显存）的高端服务器，也只能勉强处理3-4万token的内容。

1.3 司法场景的特殊挑战

司法领域的文本处理面临着独特的挑战，这些挑战让token限制问题更加突出：

1. 证据链的完整性要求

法律推理强调证据链的完整性。一个经济犯罪案件可能涉及数年的资金流水，任何一笔关键交易的遗漏都可能影响案件定性。传统的文本截断方法在这里完全不适用——你不能因为token限制就只看前半部分的银行流水。

2. 法条与判例的精确引用

司法AI需要准确引用相关法条和判例。以知识产权纠纷为例，可能需要同时参考《专利法》、《商标法》、《反不正当竞争法》等多部法律，以及最高法的指导性案例。这些引用必须完整、准确，不能因压缩而失真。

3. 时间线的连贯性

许多案件的关键在于时间线的梳理。一起建设工程合同纠纷，从项目立项、招投标、合同签订、施工过程、质量验收到最终结算，时间跨度可能长达数年。AI需要在这个完整的时间线上进行推理，任何时间节点的缺失都可能导致错误的判断。

4. 多方主体的关系网络复杂

案件往往涉及多个诉讼主体。比如一起公司股权纠纷，可能涉及大股东、小股东、实际控制人、关联公司、债权人等十几个主体，每个主体都有自己的诉求和证据。AI需要在这个复杂的关系网络中理清脉络。

02 五种主流压缩技术的实践解析

面对上述挑战，研究者们提出了多种上下文压缩技术。让我们结合司法场景，深入剖析每种技术的原理、优势和局限性。

2.1 滑动窗口：简单但有效的“健忘症”策略

滑动窗口是最直观的压缩方法：只保留最近的N个token，超出部分自动“遗忘”。这种方法的实现极其简单，几乎不需要额外的计算开销。

司法应用案例： 在线法律咨询

某互联网法院的在线咨询系统采用了滑动窗口策略。用户咨询劳动争议时，系统保持最近3000个token的对话历史：

这种方法在简单的法律咨询场景下表现良好，因为用户的问题通常比较集中，最近的几轮对话包含了最相关的信息。然而， 当用户咨询复杂案件或需要引用早期提到的关键信息时，滑动窗口就会出现严重的信息丢失。

实际案例的教训： 某律所的AI助手在处理一起劳动仲裁咨询时，用户在对话开始时提到了“入职时公司口头承诺的年终奖”，但经过20多轮对话后，这个关键信息被滑出窗口。当用户最后问“我的年终奖能要回来吗”时，AI因为失去了上下文，给出了完全错误的建议。

2.2 摘要提取：司法文书的“精华版”

摘要提取技术通过NLP算法识别文本中的关键信息，生成压缩版本。在司法领域，这相当于将冗长的案卷材料提炼成“案情摘要”。

司法应用案例： 判决书智能摘要系统

北京市某基层法院开发了判决书自动摘要系统，采用基于BERT的抽取式摘要算法：

# 简化的判决书摘要提取流程
def extract_judgment_summary(judgment_text):
# 1. 识别判决书的标准结构
sections = {
'当事人信息': extract_parties(judgment_text),
'案由': extract_case_type(judgment_text),
'诉讼请求': extract_claims(judgment_text),
'事实认定': extract_facts(judgment_text),
'法院观点': extract_court_opinion(judgment_text),
'判决结果': extract_verdict(judgment_text)
}
# 2. 对每个部分进行重要性评分
importance_scores = calculate_importance(sections)
# 3. 基于评分选择关键句子
key_sentences = select_key_sentences(sections, importance_scores)
# 4. 生成结构化摘要
summary = generate_structured_summary(key_sentences)
return summary

该系统能将平均8000字的判决书压缩到800字左右，保留了案件的核心要素。在处理大量类案检索时效果显著：法官可以快速浏览数十份相似案例的摘要，找到最相关的判例。

进阶应用： 多文档摘要融合

更复杂的场景是多文档摘要。例如在一起集团诉讼中，有50个相似案件，每个案件都有独立的判决书。系统需要：

1. 提取每份判决书的核心要素（当事人、争议焦点、判决结果）
2. 识别共性与差异（相同的法律争议、不同的事实细节）

3. 生成融合摘要（“50个案件均涉及产品质量问题，其中30个判决支持消费者，20个驳回诉讼请求，支持率与产品批次高度相关…”）

摘要技术的局限性：尽管摘取内容在许多情况下有效，但它存在一个严重缺陷——信息丢失不可逆。一旦某个细节被认定为“不重要”而被过滤掉，后续就无法恢复。在法律领域，一个看似微不足道的细节可能成为案件的关键点。

2.3 向量化压缩：语义空间的降维魔法

向量化压缩是近年来的一项热门技术，它将文本转换为高维向量，在语义空间中进行压缩和检索。这种方法的核心思想在于：相似的内容在向量空间中的距离较近，可以用一个向量代表一类信息。

司法应用案例：海量判例的语义检索系统

某省高级人民法院构建了一个包含500万份判决书的判例库，采用向量化压缩技术实现高效检索：

# 判例向量化与检索系统架构
classJudicialVectorDatabase:
def __init__(self):
self.encoder = SentenceTransformer('legal-bert-base')
self.vector_dim = 768
self.index = FAISSIndex(self.vector_dim)
def process_judgment(self, judgment):
# 1. 分段处理长文本
segments = self.split_into_segments(judgment, max_length=512)
# 2. 生成段落向量
vectors = []
for segment in segments:
vec = self.encoder.encode(segment)
vectors.append(vec)
# 3. 向量压缩（使用PCA或AutoEncoder）
compressed_vec = self.compress_vectors(vectors)
# 4. 存储元数据
metadata = {
'case_id': judgment['id'],
'court': judgment['court'],
'case_type': judgment['type'],
'judgment_date': judgment['date'],
'key_points': self.extract_key_points(judgment)
}
return compressed_vec, metadata
def semantic_search(self, query, top_k=10):
# 查询向量化
query_vec = self.encoder.encode(query)
# 向量检索
distances, indices = self.index.search(query_vec, top_k)
# 返回相关案例
return self.retrieve_cases(indices, distances)

这个系统能够在大量的判例中迅速找到语义相似的案例。例如，当法官输入“未成年人网络游戏充值退款”时，系统不仅能找到直接相关的案例，还能检索到“未成年人网络直播打赏”、“未成年人电商消费”等语义相近的判例。

向量压缩的高级应用：分层语义索引

为了处理超长文书，系统采用了分层次向量化策略：

通过这种分层结构，系统可以先在高层次快速定位相关内容，然后逐层深入，按需加载详细信息。这样既保证了检索效率，又避免了信息丢失。

向量化压缩的挑战：

• 语义漂移问题：法律术语的意义非常精确，轻微的向量偏移可能导致完全不同的法律含义。例如，“故意伤害”和“过失致害”在向量空间中可能很接近，但法律责任完全不同。
• 细节丢失风险：向量化本质上是一种有损压缩。对于需要精确引用的法条、合同条款，向量化可能会丢失关键细节。
• 计算资源需求：尽管压缩后的向量较小，但生成向量的过程（特别是使用大型预训练模型）需要大量的计算资源。

2.4 图结构压缩：司法知识的网络化表示

图结构压缩将文本信息组织成知识图谱，通过节点和边的关系网络来表示复杂的法律知识。这种方法特别适合处理涉及多个主体、复杂关系的案件。

司法应用案例：经济犯罪关系图谱

某市检察院在办理一起特大非法集资案时，使用图结构技术梳理资金流向：

通过图结构，检察官可以清晰地看到：

• 资金流向路径：从投资人到壳公司，再到个人账户的完整链条
• 人员关系网络：谁是实际控制人，谁是名义负责人
• 关键节点识别：哪些账户是资金枢纽，哪些公司是空壳
• 证据关联：每个节点关联的证据材料

图压缩的高级特性：子图提取与推理

面对复杂的关系网络，系统可以根据需要提取相关子图：

classJudicialKnowledgeGraph:
def __init__(self):
self.graph = nx.DiGraph()  # 有向图
self.node_embeddings = {}  # 节点嵌入向量
self.edge_types = {}  # 边类型定义
def build_case_graph(self, case_data):
# 1. 提取实体（人、组织、账户、证据等）
entities = self.extract_entities(case_data)
# 2. 识别关系（控制、转账、签约等）
relations = self.extract_relations(case_data)
# 3. 构建图结构
for entity in entities:
self.graph.add_node(entity.id, **entity.attributes)
for relation in relations:
self.graph.add_edge(
relation.source,
relation.target,
type=relation.type,
weight=relation.confidence,
evidence=relation.evidence_ids
)
def compress_subgraph(self, query_entities, max_hops=3):
"""根据查询实体提取相关子图"""
# 1. 多跳邻居提取
relevant_nodes = set()
for entity in query_entities:
neighbors = nx.single_source_shortest_path_length(
self.graph, entity, cutoff=max_hops
)
relevant_nodes.update(neighbors.keys())
# 2. 子图构建
subgraph = self.graph.subgraph(relevant_nodes)
# 3. 重要性评分与进一步压缩
importance_scores = self.calculate_importance(subgraph)
# 4. 保留核心节点和边
core_nodes = [n for n, score in importance_scores.items()
if score > threshold]
compressed_graph = subgraph.subgraph(core_nodes)
return compressed_graph

图结构压缩的独特优势：

• 保持结构信息：与线性文本不同，图结构天然保留了实体间的关系，这对法律推理至关重要。
• 灵活的粒度控制：可以根据需要展开或收缩图的某个部分，实现动态的信息密度调整。
• 支持复杂推理：基于图的推理算法（如图神经网络GNN）可以进行多跳推理，发现隐藏的关联。
• 可解释性强：图结构直观展示了推理路径，便于法官理解AI的判断依据。

2.5 混合策略：取长补短的智能组合

单一的压缩方法往往难以应对司法领域的复杂需求，因此实践中常采用混合策略，根据不同类型的内容选择最适合的压缩方法。

混合策略的实现细节：

1. 内容类型识别模块

classContentTypeClassifier:
def __init__(self):
self.patterns = {
'起诉状': ['原告', '被告', '诉讼请求', '事实与理由'],
'判决书': ['案号', '审理查明', '本院认为', '判决如下'],
'合同': ['甲方', '乙方', '权利义务', '违约责任'],
'证据': ['证明事项', '来源', '真实性', '关联性']
}
def classify(self, text):
scores = {}
for doc_type, keywords in self.patterns.items():
score = sum(1for kw in keywords if kw in text)
scores[doc_type] = score
return max(scores, key=scores.get)

2. 动态压缩率调整

   系统根据实时的GPU内存使用情况和响应时间要求，动态调整压缩率：

   • 高负载时期（如月底结案高峰）：提高压缩率，牺牲部分信息完整性以换取处理速度
   • 精细处理模式（如重大案件）：降低压缩率，保留更多细节信息
   • 协同处理模式（多人同时访问）：采用分层缓存，热点内容低压缩，冷数据高压缩
3. 压缩效果评估体系

classCompressionEvaluator:
def evaluate(self, original, compressed, task_type):
metrics = {
'compression_ratio': len(compressed) / len(original),
'information_retention': self.calculate_info_retention(
original, compressed
),
'task_performance': self.test_downstream_task(
compressed, task_type
),
'latency': self.measure_processing_time(compressed),
'user_satisfaction': self.get_user_feedback()
}
# 综合评分
score = (
metrics['information_retention'] * 0.4 +
metrics['task_performance'] * 0.3 +
(1 - metrics['latency']) * 0.2 +
metrics['user_satisfaction'] * 0.1
)
return score, metrics

03 AI的实践突破：从理论到落地

上下文压缩技术在法律领域的应用不仅停留在理论层面，已经在多个实际项目中取得突破性进展。让我们深入了解典型的落地案例。

"类案推送"系统的压缩创新

"类案智能推送系统"是上下文压缩技术的典型应用。该系统需要在包含2亿份判决书的数据库中，为法官实时推送相关案例。

技术挑战与解决方案：

1. 超大规模数据的预处理

   系统采用离线批处理+在线增量更新的混合架构：

   classCaseVectorProcessor:
   def __init__(self):
   self.batch_size = 10000
   self.vector_db = FAISSCluster(n_clusters=1000)
   def offline_processing(self):
   """离线批处理历史判决书"""
   for batch in self.get_case_batches():
   # 1. 批量向量化
   vectors = self.batch_encode(batch)
   # 2. 层次聚类
   clusters = self.hierarchical_clustering(vectors)
   # 3. 生成聚类中心摘要
   for cluster_id, cluster_cases in clusters.items():
   centroid = self.compute_centroid(cluster_cases)
   summary = self.generate_cluster_summary(cluster_cases)
   # 存储压缩后的表示
   self.vector_db.add_cluster(
   cluster_id, centroid, summary
   )
   def online_update(self, new_case):
   """在线处理新判决书"""
   # 1. 快速向量化
   vector = self.encode(new_case)
   # 2. 找到最近的聚类
   nearest_cluster = self.vector_db.find_nearest_cluster(vector)
   # 3. 判断是否需要创建新聚类
   if self.distance(vector, nearest_cluster.centroid) > threshold:
   self.create_new_cluster(new_case)
   else:
   self.update_cluster(nearest_cluster, new_case)

2. 实时推送的延迟优化

   为了实现毫秒级的推送延迟，系统采用了多级缓存策略：

   • L1缓存：最近1000个高频访问案例的完整信息（占用约2GB内存）
   • L2缓存：10万个案例的压缩摘要（占用约5GB内存）
   • L3缓存：100万个案例的向量索引（占用约8GB内存）
   • 冷存储：其余案例存储在分布式数据库中
3. 相关性评分的优化

   系统不仅考虑文本相似度，还结合了法律领域的特殊因素：

   def calculate_relevance_score(query_case, candidate_case):
   # 基础文本相似度
   text_similarity = cosine_similarity(
   query_case.vector, candidate_case.vector
   )
   # 法条重合度
   law_overlap = jaccard_similarity(
   query_case.laws, candidate_case.laws
   )
   # 案由匹配度
   case_type_match = 1.0if query_case.type == candidate_case.type else0.5
   # 时间相关性（越近期的案例权重越高）
   time_weight = exp(-days_diff / 365)  # 指数衰减
   # 法院层级权重
   court_weight = {
   '最高法': 1.0,
   '高院': 0.8,
   '中院': 0.6,
   '基层': 0.4
   }[candidate_case.court_level]
   # 综合评分
   final_score = (
   text_similarity * 0.3 +
   law_overlap * 0.25 +
   case_type_match * 0.2 +
   time_weight * 0.15 +
   court_weight * 0.1
   )
   return final_score

实际效果：

• - 平均推送延迟：从原来的3-5秒降低到200毫秒
• - 相关性准确率：从75%提升到92%
• - 系统吞吐量：支持1万并发用户
• - 存储成本：降低80%

04 技术实现的核心挑战与解决方案

在法律领域应用上下文压缩技术，面临独特的考验。让我们深入探讨这些考验及其解决策略。

4.1 法律语言的精准性要求

法律语言追求高度的精确性，一字之差可能导致截然不同的法律后果。例如，“应当”与“可以”，“情节严重”与“情节恶劣”，这些细微差异在压缩过程中必须完整保留。

解决策略：法律术语保护机制

classLegalTermProtector:
def __init__(self):
# 加载法律术语词典
self.legal_terms = self.load_legal_dictionary()
self.protected_patterns = [
r'第[零一二三四五六七八九十百千万]+条',  # 法条
r'应当|可以|必须|禁止|不得',  # 义务词
r'故意|过失|明知|应知',  # 主观要件
r'情节严重|情节恶劣|情节较轻',  # 量刑情节
]
def protect_terms(self, text):
"""标记需要保护的法律术语"""
protected_segments = []
# 1. 识别法律术语
for pattern in self.protected_patterns:
matches = re.finditer(pattern, text)
for match in matches:
protected_segments.append({
'start': match.start(),
'end': match.end(),
'text': match.group(),
'type': 'legal_term',
'importance': 1.0  # 最高重要性
})
# 2. 识别引用的法条
law_citations = self.extract_law_citations(text)
for citation in law_citations:
protected_segments.append({
'text': citation,
'type': 'law_citation',
'importance': 1.0
})
return protected_segments
def compress_with_protection(self, text, target_length):
"""在保护法律术语的前提下压缩文本"""
# 1. 识别保护区域
protected = self.protect_terms(text)
# 2. 分割文本为保护区和非保护区
segments = self.split_by_protection(text, protected)
# 3. 仅压缩非保护区
compressed_segments = []
for segment in segments:
if segment['protected']:
compressed_segments.append(segment['text'])
else:
compressed = self.compress_segment(
segment['text'],
segment['target_length']
)
compressed_segments.append(compressed)
return''.join(compressed_segments)

4.2 证据链的完整性确保

司法推理依赖于完整的证据链，任何环节的缺失都可能影响案件判断。压缩过程必须确保证据链的逻辑完整。

解决策略：证据链图谱构建

实际应用案例：职务侵占案的证据链压缩

def compress_embezzlement_evidence_chain(case_evidence):
"""压缩职务侵占案证据链"""
# 1. 构建证据图谱
evidence_graph = build_evidence_graph(case_evidence)
# 2. 识别关键证据路径
critical_paths = []
# 路径1：资金流向证明
fund_flow_path = [
evidence_graph.get('bank_records'),     # 银行流水
evidence_graph.get('accounting_books'),  # 账簿记录
evidence_graph.get('audit_report'),     # 审计报告
evidence_graph.get('personal_account')   # 个人账户
]
critical_paths.append(fund_flow_path)
# 路径2：职务便利证明
position_path = [
evidence_graph.get('job_description'),   # 职务说明
evidence_graph.get('authorization'),     # 授权文件
evidence_graph.get('signature_samples'), # 签名样本
evidence_graph.get('operation_logs')     # 操作日志
]
critical_paths.append(position_path)
# 路径3：非法占有证明
possession_path = [
evidence_graph.get('consumption_records'), # 消费记录
evidence_graph.get('property_purchase'),   # 财产购买
evidence_graph.get('witness_testimony'),   # 证人证言
evidence_graph.get('confession')          # 供述
]
critical_paths.append(possession_path)
# 3. 压缩非关键证据
compressed_evidence = {}
for evidence_id, evidence in evidence_graph.items():
if evidence in flatten(critical_paths):
# 关键证据完整保留
compressed_evidence[evidence_id] = evidence
else:
# 非关键证据压缩
compressed_evidence[evidence_id] = {
'summary': summarize_evidence(evidence),
'key_points': extract_key_points(evidence),
'relevance_score': calculate_relevance(evidence),
'original_location': evidence.storage_path
}
# 4. 生成证据链分析报告
chain_analysis = {
'critical_paths': critical_paths,
'compressed_evidence': compressed_evidence,
'chain_integrity': validate_chain_integrity(critical_paths),
'total_compression_ratio': calculate_compression_ratio(
case_evidence, compressed_evidence
)
}
return chain_analysis

4.3 多模态信息的一体化处理

现代司法证据不仅包括文本，还有图像（现场照片）、音频（录音证据）、视频（监控录像）等多模态信息。如何统一压缩这些异构数据是一大挑战。

解决策略：多模态融合压缩框架

classMultiModalCompressor:
def __init__(self):
self.text_compressor = TextCompressor()
self.image_compressor = ImageCompressor()
self.audio_compressor = AudioCompressor()
self.video_compressor = VideoCompressor()
self.fusion_model = MultiModalFusionModel()
def compress_evidence_package(self, evidence_package):
compressed_data = {
'metadata': self.extract_metadata(evidence_package),
'modalities': {}
}
# 1. 分模态压缩
for modality, data in evidence_package.items():
if modality == 'text':
compressed = self.compress_text_evidence(data)
elif modality == 'image':
compressed = self.compress_image_evidence(data)
elif modality == 'audio':
compressed = self.compress_audio_evidence(data)
elif modality == 'video':
compressed = self.compress_video_evidence(data)
compressed_data['modalities'][modality] = compressed
# 2. 跨模态关联分析
correlations = self.analyze_cross_modal_correlations(
compressed_data['modalities']
)
# 3. 生成统一表示
unified_representation = self.fusion_model.fuse(
compressed_data['modalities'],
correlations
)
compressed_data['unified'] = unified_representation
return compressed_data
def compress_image_evidence(self, images):
"""压缩图像证据（如现场照片）"""
compressed_images = []
for image in images:
# 1. 关键区域检测（如伤痕、物证位置）
key_regions = self.detect_key_regions(image)
# 2. 生成图像描述
description = self.generate_image_description(image)
# 3. 保留关键区域高清，其他区域降质
compressed_img = self.selective_compression(
image, key_regions
)
compressed_images.append({
'compressed_image': compressed_img,
'description': description,
'key_regions': key_regions,
'forensic_markers': self.extract_forensic_markers(image)
})
return compressed_images

4.4 隐私保护与数据安全

司法数据涉及大量个人隐私和敏感信息，压缩过程必须确保数据安全，防止信息泄露。

解决策略：差分隐私压缩技术

classPrivacyPreservingCompressor:
def __init__(self, privacy_budget=1.0):
self.privacy_budget = privacy_budget
self.anonymizer = DataAnonymizer()
self.encryptor = HomomorphicEncryptor()
def compress_with_privacy(self, judicial_document):
# 1. 识别敏感信息
sensitive_entities = self.identify_sensitive_info(judicial_document)
# 2. 分级脱敏处理
anonymized_doc = self.apply_differential_privacy(
judicial_document, sensitive_entities
)
# 3. 同态加密压缩
encrypted_compressed = self.homomorphic_compression(anonymized_doc)
# 4. 生成审计日志
self.audit_logger.log({
'operation': 'compress_with_privacy',
'document_id': judicial_document.id,
'privacy_level': self.calculate_privacy_level(anonymized_doc),
'timestamp': datetime.now()
})
return encrypted_compressed
def identify_sensitive_info(self, document):
"""识别需要保护的敏感信息"""
sensitive_patterns = {
'identity': {
'pattern': r'\d{17}[\dX]',  # 身份证号
'replacement': lambda x: f"***{x[-4:]}",
'sensitivity': 0.9
},
'phone': {
'pattern': r'1[3-9]\d{9}',  # 手机号
'replacement': lambda x: f"{x[:3]}****{x[-4:]}",
'sensitivity': 0.7
},
'address': {
'pattern': r'[\u4e00-\u9fa5]+市[\u4e00-\u9fa5]+区.*\d+号',
'replacement': lambda x: self.generalize_address(x),
'sensitivity': 0.6
},
'bank_account': {
'pattern': r'\d{16,19}',  # 银行账号
'replacement': lambda x: f"****{x[-4:]}",
'sensitivity': 0.8
},
'minor_name': {  # 未成年人姓名
'detector': self.detect_minor_names,
'replacement': lambda x: "某未成年人",
'sensitivity': 1.0
}
}
return self.extract_sensitive_entities(document, sensitive_patterns)
def apply_differential_privacy(self, document, sensitive_entities):
"""应用差分隐私技术"""
# 添加拉普拉斯噪声
noise_scale = 1.0 / self.privacy_budget
for entity in sensitive_entities:
if entity['type'] == 'numeric':
# 数值型数据添加噪声
original_value = float(entity['value'])
noise = np.random.laplace(0, noise_scale * entity['sensitivity'])
entity['private_value'] = original_value + noise
else:
# 类别型数据使用随机响应
entity['private_value'] = self.randomized_response(
entity['value'], entity['sensitivity']
)
return self.reconstruct_document(document, sensitive_entities)

隐私保护的层次架构：

总结

上下文压缩技术不仅是司法AI的技术突破点，更是推动司法现代化的重要动力。随着技术的不断成熟和应用的深入推广，我们有理由相信，智慧司法的美好愿景终将实现。

在这个AI技术快速发展的时代，法律领域正经历着前所未有的变革。上下文压缩技术作为这场变革的关键支柱，将继续发挥重要作用。让我们共同期待，在不久的将来，每个公民都能享受到更加公正、高效、智能的司法服务。

开启新旅程

生命由一段又一段的旅程连接而成，在每段旅程中，都能发现不同的风景。

最近几年，经济形势下滑，IT行业面临经济周期波动与AI产业结构调整的双重压力，许多人都迫于无奈，要么被裁员，要么被降薪，苦不堪言。但我想说的是，一个行业的下行必然会有上行行业，目前AI大模型的趋势就非常不错，大家应该也经常听说大模型，知道这是趋势，但苦于没有入门的机会，现在它来了，我在本平台找到了一个非常适合新手学习大模型的资源。想学习和了解大模型的朋友可以**点击这里前往查看**。