From 572b7f9a7028bd6b2e5726eea405f0c950a6c3c6 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: "DESKTOP-DDTUS3E\\yaxin" Date: Fri, 23 Aug 2024 15:20:27 +0800 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?=E6=9B=B4=E6=96=B0=E5=88=9D=E5=A7=8B=E5=8C=96?= =?UTF-8?q?=E8=84=9A=E6=9C=AC=201.=E5=8E=9F=E5=AD=90=E6=8C=87=E6=A0=87Cyph?= =?UTF-8?q?er=E8=AF=AD=E5=8F=A5=E8=B0=83=E6=95=B4=202.=E6=8F=90=E7=A4=BA?= =?UTF-8?q?=E8=AF=8D=E8=B0=83=E6=95=B4?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- docker/docker-compose/init.sql | 350 +++++++++++++++++---------------- 1 file changed, 176 insertions(+), 174 deletions(-) diff --git a/docker/docker-compose/init.sql b/docker/docker-compose/init.sql index e7d2784..e632cc1 100644 --- a/docker/docker-compose/init.sql +++ b/docker/docker-compose/init.sql @@ -217,124 +217,125 @@ CREATE TABLE `model_atomic_index` ( -- Records of model_atomic_index -- ---------------------------- INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('03b4abd6-d768-4176-8e1b-0b518984acc6', '是否存在抵押决定书', 'auto-generate', '1', '2', NULL, NULL, 'select * from case_evidence where case_id = #{caseId发发发 } and evid1111111是多少ence_name like \'%抵押决定书%\';', NULL, NULL, '2024-07-23 17:21:30', '2024-08-01 14:53:25', 'ba1b375f520d4298b036ece252dafecd', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('04', '行为人为自己购买房产', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`房产`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`购买`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordSplitId as recordSplitId, m.recordId as recordId', '财产及物品的证明和处置;财务交易记录', NULL, NULL, NULL, '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('05', '行为人为自己购买黄金首饰', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`黄金首饰`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`购买`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', '财产及物品的证明和处置;财务交易记录', NULL, NULL, NULL, '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('06', '行为人为自己购买车辆\r', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`车辆`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`购买`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', '财产及物品的证明和处置;财务交易记录', NULL, NULL, NULL, '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('07', '行为人为自己购买奢侈品\r', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`奢侈品`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`购买`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', '财产及物品的证明和处置;财务交易记录', NULL, NULL, NULL, '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('08', '行为人将取得财物用于赌博\r', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`赌博`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`进行`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', '财产及物品的证明和处置;财务交易记录', NULL, NULL, NULL, '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('04', '行为人为自己购买房产', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`房产`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`购买`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, n.recordSplitId as recordSplitId, m.recordId as recordId', '财产及物品的证明和处置;财务交易记录', NULL, NULL, NULL, '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('05', '行为人为自己购买黄金首饰', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`黄金首饰`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`购买`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', '财产及物品的证明和处置;财务交易记录', NULL, NULL, NULL, '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('06', '行为人为自己购买车辆\r', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`车辆`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`购买`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', '财产及物品的证明和处置;财务交易记录', NULL, NULL, NULL, '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('07', '行为人为自己购买奢侈品\r', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`奢侈品`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`购买`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', '财产及物品的证明和处置;财务交易记录', NULL, NULL, NULL, '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('08', '行为人将取得财物用于赌博\r', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`赌博`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`进行`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', '财产及物品的证明和处置;财务交易记录', NULL, NULL, NULL, '1', NULL, NULL); INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('0868c89e-c626-4da1-a43d-92b7ff607bbd', '是否存在行为人户籍证明', 'auto-generate\nv1.0', '1', '2', NULL, NULL, 'select * from case_evidence where case_id = #{caseId} and evidence_name like \'%户籍证明%\';', NULL, NULL, '2024-07-23 17:21:30', '2024-08-16 17:33:32', '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('09', '行为人将取得财物用于放高利贷\r', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`放高利贷`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`用于`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', '财产及物品的证明和处置;财务交易记录', NULL, NULL, NULL, '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('09', '行为人将取得财物用于放高利贷\r', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`放高利贷`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`用于`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', '财产及物品的证明和处置;财务交易记录', NULL, NULL, NULL, '1', NULL, NULL); INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('099a5786-6316-4e13-a3f5-625ca76bfcd4', '是否存在价格认定结论书', 'auto-generate\nv1.0', '1', '2', NULL, NULL, 'select * from case_evidence where case_id = #{caseId} and evidence_name like \'%价格认定结论书%\';', NULL, NULL, '2024-07-23 17:21:30', '2024-08-16 17:41:45', '1', NULL, NULL); INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('0b5783f6-90e2-462e-966e-2d0efccd48ab', '是否存在行为人居民身份证', 'auto-generate\nv1.0\n', '1', '2', NULL, NULL, 'select * from case_evidence where case_id = #{caseId} and evidence_name like \'%居民身份证%\';', NULL, NULL, '2024-07-23 17:21:30', '2024-08-16 17:35:41', '1', NULL, NULL); INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('0bfa9dda-4f79-48e3-87ea-582b535470b5', '是否存在银行交易流水', 'auto-generate', '1', '2', NULL, NULL, 'select * from case_evidence where case_id = #{caseId} and evidence_name like \'%银行交易流水%\';', NULL, NULL, '2024-07-23 17:21:30', '2024-07-23 17:21:30', '1', NULL, NULL); INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('0d44bf42-a670-4ceb-8d54-1e6d931f08d0', '是否存在给受害人返还财物的转账记录', 'auto-generate', '1', '2', NULL, NULL, 'select * from case_evidence where case_id = #{caseId} and evidence_name like \'%返还财物转账记录%\';', NULL, NULL, '2024-07-23 17:21:30', '2024-08-16 17:55:43', '1', NULL, NULL); INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('0dad91cb-7638-4b06-9dae-3999da07e2e7', '是否存在微信转账记录', 'auto-generate\nv1.0', '1', '2', NULL, NULL, 'select * from case_evidence where case_id = #{caseId} and evidence_name like \'%微信转账记录%\';', NULL, NULL, '2024-07-23 17:21:30', '2024-08-16 17:39:01', '1', NULL, NULL); INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('0fd32401-3363-45d2-be33-a01ea98b0b70', '是否存在查封通知书', 'auto-generate', '1', '2', NULL, NULL, 'select * from case_evidence where case_id = #{caseId} and evidence_name like \'%查封通知书%\';', NULL, NULL, '2024-07-23 17:21:30', '2024-08-01 14:57:04', 'e8f89ec1026840c89d80269d75f3d787', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('10', '行为人将取得财物用于购买虚拟货币\r', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`游戏货币`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`购买`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', '财产及物品的证明和处置;财务交易记录', NULL, NULL, NULL, '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('11', '行为人将取得财物用于充值游戏装备\r', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`游戏装备`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`购买`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', '财产及物品的证明和处置;财务交易记录', NULL, NULL, NULL, '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('12', '行为人将取得财物用于直播打赏\r', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`直播打赏`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`用于`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', '财产及物品的证明和处置;财务交易记录', NULL, NULL, NULL, '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('13', '行为人将取得财物通过地下钱庄洗钱\r', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`地下钱庄`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`洗钱`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', '财产及物品的证明和处置;财务交易记录', NULL, NULL, NULL, '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('14', '行为人将取得财物转移境外账户\r', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`境外账户`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`转移财物`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', '财产及物品的证明和处置;财务交易记录', NULL, NULL, NULL, '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('15', '行为人将取得财物用于整形\r', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`整形`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`用于`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', '财产及物品的证明和处置;财务交易记录', NULL, NULL, NULL, '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('16', '行为人将取得财物用于购买高档化妆品\r', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`高档化妆品`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`购买`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', '财产及物品的证明和处置;财务交易记录', NULL, NULL, NULL, '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('10', '行为人将取得财物用于购买虚拟货币\r', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`游戏货币`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`购买`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', '财产及物品的证明和处置;财务交易记录', NULL, NULL, NULL, '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('11', '行为人将取得财物用于充值游戏装备\r', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`游戏装备`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`购买`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', '财产及物品的证明和处置;财务交易记录', NULL, NULL, NULL, '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('12', '行为人将取得财物用于直播打赏\r', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`直播打赏`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`用于`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', '财产及物品的证明和处置;财务交易记录', NULL, NULL, NULL, '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('13', '行为人将取得财物通过地下钱庄洗钱\r', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`地下钱庄`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`洗钱`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', '财产及物品的证明和处置;财务交易记录', NULL, NULL, NULL, '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('14', '行为人将取得财物转移境外账户\r', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`境外账户`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`转移财物`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', '财产及物品的证明和处置;财务交易记录', NULL, NULL, NULL, '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('15', '行为人将取得财物用于整形\r', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`整形`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`用于`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', '财产及物品的证明和处置;财务交易记录', NULL, NULL, NULL, '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('16', '行为人将取得财物用于购买高档化妆品\r', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`高档化妆品`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`购买`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', '财产及物品的证明和处置;财务交易记录', NULL, NULL, NULL, '1', NULL, NULL); INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('16d4379c-995e-438d-846e-c53136ef2184', '是否存在银行交易凭证', 'auto-generate', '1', '2', NULL, NULL, 'select * from case_evidence where case_id = #{caseId} and evidence_name like \'%银行交易凭证%\';', NULL, NULL, '2024-07-23 17:21:30', '2024-07-23 17:21:30', '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('17', '行为人将取得财物用于偿还个人债务\r', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`个人债务`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`偿还`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', '财产及物品的证明和处置;财务交易记录', NULL, NULL, NULL, '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('18', '行为人将取得财物用于购买私人飞机\r', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`私人飞机`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`购买`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', '财产及物品的证明和处置;财务交易记录', NULL, NULL, NULL, '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1813833948517531649', '行为人伪造车辆登记证', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`车辆登记证`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`伪造`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-18 15:11:27', '2024-07-18 15:11:27', '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1813834039802363905', '行为人伪造行驶证', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`行驶证`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`伪造`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-18 15:11:49', '2024-07-18 15:11:49', '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1813834111017451521', '行为人伪造银行存单', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`银行存单`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`伪造`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-18 15:12:06', '2024-07-18 15:12:06', '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1813834161969856513', '行为人伪造提货单', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`提货单`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`伪造`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-18 15:12:18', '2024-07-18 15:12:18', '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1813835361092009985', '行为人伪造信用证', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`信用证`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`伪造`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-18 15:17:04', '2024-07-18 15:17:04', '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1813835429916344321', '行为人伪造承揽合同', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`承揽合同`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`伪造`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-18 15:17:21', '2024-07-18 15:17:21', '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1813835513810812930', '行为人伪造购销合同', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`购销合同`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`伪造`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-18 15:17:41', '2024-07-18 15:17:41', '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1813835569603444737', '行为人伪造担保合同', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`担保合同`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`伪造`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-18 15:17:54', '2024-07-18 15:17:54', '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1813835627400953857', '行为人伪造抵押登记证', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`抵押登记证`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`伪造`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-18 15:18:08', '2024-07-18 15:18:08', '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1813835692689489921', '行为人伪造承兑汇票', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`承兑汇票`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`伪造`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-18 15:18:23', '2024-07-18 15:18:23', '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1813835765682962433', '行为人伪造委托授权书', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`委托授权书`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`伪造`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-18 15:18:41', '2024-07-18 15:18:41', '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1813835810562015233', '行为人伪造房产证', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`房产证`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`伪造`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-18 15:18:51', '2024-07-18 15:18:51', '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('17', '行为人将取得财物用于偿还个人债务\r', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`个人债务`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`偿还`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', '财产及物品的证明和处置;财务交易记录', NULL, NULL, NULL, '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('18', '行为人将取得财物用于购买私人飞机\r', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`私人飞机`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`购买`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', '财产及物品的证明和处置;财务交易记录', NULL, NULL, NULL, '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1813833948517531649', '行为人伪造车辆登记证', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`车辆登记证`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`伪造`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-18 15:11:27', '2024-07-18 15:11:27', '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1813834039802363905', '行为人伪造行驶证', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`行驶证`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`伪造`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-18 15:11:49', '2024-07-18 15:11:49', '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1813834111017451521', '行为人伪造银行存单', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`银行存单`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`伪造`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-18 15:12:06', '2024-07-18 15:12:06', '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1813834161969856513', '行为人伪造提货单', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`提货单`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`伪造`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-18 15:12:18', '2024-07-18 15:12:18', '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1813835361092009985', '行为人伪造信用证', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`信用证`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`伪造`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-18 15:17:04', '2024-07-18 15:17:04', '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1813835429916344321', '行为人伪造承揽合同', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`承揽合同`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`伪造`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-18 15:17:21', '2024-07-18 15:17:21', '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1813835513810812930', '行为人伪造购销合同', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`购销合同`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`伪造`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-18 15:17:41', '2024-07-18 15:17:41', '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1813835569603444737', '行为人伪造担保合同', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`担保合同`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`伪造`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-18 15:17:54', '2024-07-18 15:17:54', '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1813835627400953857', '行为人伪造抵押登记证', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`抵押登记证`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`伪造`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-18 15:18:08', '2024-07-18 15:18:08', '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1813835692689489921', '行为人伪造承兑汇票', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`承兑汇票`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`伪造`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-18 15:18:23', '2024-07-18 15:18:23', '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1813835765682962433', '行为人伪造委托授权书', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`委托授权书`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`伪造`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-18 15:18:41', '2024-07-18 15:18:41', '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1813835810562015233', '行为人伪造房产证', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`房产证`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`伪造`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-18 15:18:51', '2024-07-18 15:18:51', '1', NULL, NULL); INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1813837113036013569', '项目被有关部门叫停', '项目被有关部门叫停（时间）\n', '1', '1', NULL, NULL, NULL, NULL, NULL, '2024-07-18 15:24:02', '2024-08-16 17:15:08', '1', NULL, NULL); INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1813837147987148801', '行为人收取受害人财物', '行为人收取受害人财物（时间）\n', '1', '1', NULL, NULL, NULL, NULL, NULL, '2024-07-18 15:24:10', '2024-08-16 17:14:46', '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1813840728245043201', '行为人将取得财物用于个人购房', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`房产`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`购买`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-18 15:38:24', '2024-07-18 15:38:24', '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1813841483299454978', '行为人将取得财物用于个人购车', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`车辆`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`购买`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-18 15:41:24', '2024-07-18 15:41:24', '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1813843932785573889', '行为人将取得财物用于包养情妇、小三', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`情妇小三`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`包养`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-18 15:51:08', '2024-07-18 15:51:08', '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1813844115896303618', '行为人将取得财物用于高回报理财产品', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`高回报理财产品`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`购买`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-18 15:51:51', '2024-07-18 15:51:51', '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1813844173601538050', '行为人将取得财物用于参与非法集资', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`非法集资`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`参与`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-18 15:52:05', '2024-07-18 15:52:05', '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1813840728245043201', '行为人将取得财物用于个人购房', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`房产`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`购买`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-18 15:38:24', '2024-07-18 15:38:24', '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1813841483299454978', '行为人将取得财物用于个人购车', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`车辆`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`购买`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-18 15:41:24', '2024-07-18 15:41:24', '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1813843932785573889', '行为人将取得财物用于包养情妇、小三', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`情妇小三`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`包养`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-18 15:51:08', '2024-07-18 15:51:08', '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1813844115896303618', '行为人将取得财物用于高回报理财产品', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`高回报理财产品`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`购买`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-18 15:51:51', '2024-07-18 15:51:51', '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1813844173601538050', '行为人将取得财物用于参与非法集资', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`非法集资`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`参与`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-18 15:52:05', '2024-07-18 15:52:05', '1', NULL, NULL); INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1815593959019151361', '是否有受害人对行为人辨认笔录', 'v1.0 辨认笔录', '1', '2', NULL, NULL, 'select * from case_evidence where case_id = #{caseId} and evidence_name like \'%辨认笔录%\';', '', '', '2024-07-23 11:45:07', '2024-08-16 17:31:58', '1', NULL, NULL); INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816035070292451329', '对嫌疑人有罪或无罪的供述与辩解逐一核实', '验证0724', '1', '1', NULL, NULL, NULL, NULL, NULL, '2024-07-24 16:57:56', '2024-07-24 16:57:56', '1', NULL, NULL); INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816345743278919682', '房产、车辆、机器设备及其他商品出卖/抵押时间', NULL, '1', '1', NULL, NULL, NULL, NULL, NULL, '2024-07-25 13:32:26', '2024-07-25 13:32:26', '1', NULL, NULL); INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816345809037217794', '房产、车辆、机器设备及其他商品与他人签订买卖合同时间', NULL, '1', '1', NULL, NULL, NULL, NULL, NULL, '2024-07-25 13:32:42', '2024-07-25 13:32:42', '1', NULL, NULL); INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816345885033811970', '没有按合同约定使用取得财物', '', '1', '1', NULL, NULL, NULL, NULL, NULL, '2024-07-25 13:33:00', '2024-07-25 13:33:00', '1', NULL, NULL); INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816345935566786561', '购买合同价格', NULL, '1', '1', NULL, NULL, NULL, NULL, NULL, '2024-07-25 13:33:12', '2024-08-16 14:33:54', '2', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816345980030603266', '售卖合同价格小于购买合同价格', NULL, '1', '1', NULL, NULL, NULL, NULL, NULL, '2024-07-25 13:33:22', '2024-08-16 14:26:13', '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816345980030603266', '售卖合同标的物小于购买合同价格', NULL, '1', '1', NULL, NULL, NULL, NULL, NULL, '2024-07-25 13:33:22', '2024-08-20 10:46:23', '1', NULL, NULL); INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816346030278365185', '公司个人账户余额明显小于取得财物', NULL, '1', '1', NULL, NULL, NULL, NULL, NULL, '2024-07-25 13:33:34', '2024-07-25 13:33:34', '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816346096611282945', '没有提供可以实施的项目，项目未实施，也没有退还支付的财物', NULL, '1', '1', NULL, NULL, NULL, NULL, NULL, '2024-07-25 13:33:50', '2024-08-16 14:19:09', '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816346096611282945', '给当事人提供可以实施的项目，退还当事人支付的财物', '出罪\n', '1', '1', NULL, NULL, NULL, NULL, NULL, '2024-07-25 13:33:50', '2024-08-19 11:16:58', '1', NULL, NULL); INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816346160113045506', '行为人是否积极办理施工许可证', NULL, '1', '1', NULL, NULL, NULL, NULL, NULL, '2024-07-25 13:34:05', '2024-07-25 13:34:05', '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816735102910054402', '是否存在政府会议纪要', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`政府会议纪要`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`存在`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 15:19:37', '2024-07-26 15:19:37', '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816735180626313217', '是否存在规划设计图', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`规划设计图`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`存在`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 15:19:55', '2024-07-26 15:19:55', '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816735251023511553', '是否存在挂牌拍卖证明', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`挂牌拍卖证明`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`存在`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 15:20:12', '2024-07-26 15:20:12', '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816735309202702338', '是否存在探矿权', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`探矿权`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`存在`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 15:20:26', '2024-07-26 15:20:26', '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816735364181639170', '是否存在采矿权', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`采矿权`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`存在`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 15:20:39', '2024-07-26 15:20:39', '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816735420586639362', '是否存在施工协议', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`施工协议`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`存在`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 15:20:52', '2024-07-26 15:20:52', '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816735502266515458', '是否存在施工许可证', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`施工许可证`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`存在`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 15:21:12', '2024-07-26 15:21:12', '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816735579441709058', '是否存在承揽协议', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`承揽协议`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`存在`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 15:21:30', '2024-07-26 15:21:30', '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816735646512824322', '是否存在购销合同', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`购销合同`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`存在`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 15:21:46', '2024-07-26 15:21:46', '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816737413648596994', '行为人质押/变卖财物', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`财物`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`质押或变卖`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 15:28:47', '2024-07-26 15:28:47', '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816737478450593794', '财物不属于行为人', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`财物`)where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\' \nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`所有权`]->(n) \nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 15:29:03', '2024-07-26 15:29:03', '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816737558238838785', '向多人借款', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`他人`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`出借款项`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 15:29:22', '2024-07-26 15:29:22', '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816737704620048386', '多次向他人借款', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`他人`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`借款`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 15:29:57', '2024-07-26 15:29:57', '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816737769732423682', '骗取财物之前欠下巨额债务', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`债务`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`欠款`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 15:30:12', '2024-07-26 15:30:12', '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816737829228625922', '同一项目收取多人保证金', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`他人`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`收取保证金`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 15:30:27', '2024-07-26 15:30:27', '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816737892747165697', '一房多卖', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`他人`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`出售房产`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 15:30:42', '2024-07-26 15:30:42', '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816737945792528386', '一车多卖', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`他人`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`出售车辆`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 15:30:54', '2024-07-26 15:30:54', '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816737995897683970', '同一项目与多人签订施工协议', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`他人`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`签订施工协议`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 15:31:06', '2024-07-26 15:31:06', '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816738051702898689', '甲地取财乙地藏匿', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`财物`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`藏匿`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 15:31:20', '2024-07-26 15:31:20', '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816742473443045378', '变更联系方式', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`联系方式`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`变更`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 15:48:54', '2024-07-26 15:48:54', '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816742531026644993', '行为人将留于受害人手机关机', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`关机`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`手机状态`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 15:49:08', '2024-07-26 15:49:08', '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816744777395134465', '行为人更换住址', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`住宅地址`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`变更`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 15:58:03', '2024-07-26 15:58:03', '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816744881736835074', '行为人在境外购置房产', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`房产`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`境外购置`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 15:58:28', '2024-07-26 15:58:28', '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816744959625060354', '行为人是否将取得财物转移至他人名下', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`他人`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`转移财物`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 15:58:47', '2024-07-26 15:58:47', '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816746510917754881', '行为人变换生活地址', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`生活地址`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`变更`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 16:04:56', '2024-07-26 16:04:56', '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816746565837971457', '行为人变换工作地址', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`工作地址`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`变更`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 16:05:09', '2024-07-26 16:05:09', '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816746617801203713', '行为人逃往外省', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`外省`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`逃往`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 16:05:22', '2024-07-26 16:05:22', '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816746692342374401', '行为人逃往境外', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`境外地点`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`逃往`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 16:05:40', '2024-07-26 16:05:40', '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816746978528174082', '行为人高额负债', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`欠款金额`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`负债`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 16:06:48', '2024-07-26 16:06:48', '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816751470602592258', '行为人是否为实施项目租赁场地', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`场地`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`租赁`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 16:24:39', '2024-07-26 16:24:39', '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816751524209991681', '行为人是否为实施项目雇佣工人', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`工人`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`雇佣`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 16:24:52', '2024-07-26 16:24:52', '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816751589913763842', '是否存在双方签订的先行合同', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`他人`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`签订先行合同`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 16:25:07', '2024-07-26 16:25:07', '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816751646134214657', '签订先行合同后继续与受害人签订更大的合同', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`他人`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`签订大合同`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 16:25:21', '2024-08-16 14:00:38', '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816751731396026370', '取得合同标的物', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`合同标的物`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`取得`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 16:25:41', '2024-07-26 16:25:41', '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816751922568208385', '取得合同标的物后未付款', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`金额`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`付款`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 16:26:27', '2024-08-12 12:40:17', '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816752002616475649', '取得合同标的物后逃匿', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`地点`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`逃匿`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 16:26:46', '2024-08-12 12:40:30', '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816752070983630850', '取得合同标的物后切断与受害人的联系', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`人`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`切断联系`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 16:27:02', '2024-08-12 12:41:04', '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816752127120195586', '低价变卖取得的物品', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`物品`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`低价变卖`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 16:27:15', '2024-07-26 16:27:15', '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816752193209843713', '没有履行大合同的保障资金', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`保障资金`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`不具备`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 16:27:31', '2024-07-26 16:27:31', '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816752250864746497', '没有履行大合同的货物', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`货物`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`低价变卖`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 16:27:45', '2024-07-26 16:27:45', '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816752311073980417', '取得对方货款后未交付货物', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`货物`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`取得货款后未交付`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 16:27:59', '2024-07-26 16:27:59', '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1817748048479072257', '行为人在境外投资', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`投资内容`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`境外投资`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-29 10:24:42', '2024-07-29 10:24:42', '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1817749027626758146', '行为人将取得财物用于购买奢侈品', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`奢侈品`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`购买`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-29 10:28:35', '2024-07-29 10:28:35', '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1817756882551517186', '更换联系电话', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`联系方式`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`更换`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-29 10:59:48', '2024-07-29 10:59:48', '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816735102910054402', '是否存在政府会议纪要', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`政府会议纪要`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`存在`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 15:19:37', '2024-07-26 15:19:37', '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816735180626313217', '是否存在规划设计图', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`规划设计图`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`存在`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 15:19:55', '2024-07-26 15:19:55', '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816735251023511553', '是否存在挂牌拍卖证明', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`挂牌拍卖证明`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`存在`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 15:20:12', '2024-07-26 15:20:12', '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816735309202702338', '是否存在探矿权', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`探矿权`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`存在`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 15:20:26', '2024-07-26 15:20:26', '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816735364181639170', '是否存在采矿权', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`采矿权`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`存在`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 15:20:39', '2024-07-26 15:20:39', '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816735420586639362', '是否存在施工协议', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`施工协议`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`存在`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 15:20:52', '2024-07-26 15:20:52', '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816735502266515458', '是否存在施工许可证', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`施工许可证`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`存在`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 15:21:12', '2024-07-26 15:21:12', '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816735579441709058', '是否存在承揽协议', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`承揽协议`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`存在`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 15:21:30', '2024-07-26 15:21:30', '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816735646512824322', '是否存在购销合同', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`购销合同`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`存在`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 15:21:46', '2024-07-26 15:21:46', '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816737413648596994', '行为人质押/变卖财物', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`财物`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`质押或变卖`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 15:28:47', '2024-07-26 15:28:47', '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816737478450593794', '财物不属于行为人', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`财物`)where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\' \nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`所有权`]->(n) \nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 15:29:03', '2024-08-20 19:41:33', '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816737558238838785', '向多人借款', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`他人`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`出借款项`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 15:29:22', '2024-07-26 15:29:22', '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816737704620048386', '多次向他人借款', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`他人`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`借款`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 15:29:57', '2024-07-26 15:29:57', '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816737769732423682', '骗取财物之前欠下巨额债务', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`债务`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`欠款`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 15:30:12', '2024-07-26 15:30:12', '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816737829228625922', '同一项目收取多人保证金', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`他人`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`收取保证金`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 15:30:27', '2024-07-26 15:30:27', '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816737892747165697', '一房多卖', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`他人`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`出售房产`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 15:30:42', '2024-07-26 15:30:42', '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816737945792528386', '一车多卖', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`他人`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`出售车辆`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 15:30:54', '2024-07-26 15:30:54', '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816737995897683970', '同一项目与多人签订施工协议', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`他人`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`签订施工协议`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 15:31:06', '2024-07-26 15:31:06', '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816738051702898689', '甲地取财乙地藏匿', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`财物`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`藏匿`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 15:31:20', '2024-07-26 15:31:20', '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816742473443045378', '变更联系方式', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`联系方式`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`变更`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 15:48:54', '2024-07-26 15:48:54', '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816742531026644993', '行为人将留于受害人手机关机', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`关机`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`手机状态`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 15:49:08', '2024-07-26 15:49:08', '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816744777395134465', '行为人更换住址', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`住宅地址`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`变更`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 15:58:03', '2024-07-26 15:58:03', '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816744881736835074', '行为人在境外购置房产', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`房产`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`境外购置`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 15:58:28', '2024-07-26 15:58:28', '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816744959625060354', '行为人是否将取得财物转移至他人名下', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`他人`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`转移财物`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 15:58:47', '2024-07-26 15:58:47', '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816746510917754881', '行为人变换生活地址', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`生活地址`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`变更`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 16:04:56', '2024-07-26 16:04:56', '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816746565837971457', '行为人变换工作地址', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`工作地址`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`变更`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 16:05:09', '2024-07-26 16:05:09', '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816746617801203713', '行为人逃往外省', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`外省`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`逃往`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 16:05:22', '2024-07-26 16:05:22', '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816746692342374401', '行为人逃往境外', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`境外地点`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`逃往`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 16:05:40', '2024-07-26 16:05:40', '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816746978528174082', '行为人高额负债', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`欠款金额`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`负债`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 16:06:48', '2024-08-20 19:29:05', '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816751470602592258', '行为人是否为实施项目租赁场地', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`场地`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`租赁`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 16:24:39', '2024-07-26 16:24:39', '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816751524209991681', '行为人是否为实施项目雇佣工人', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`工人`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`雇佣`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 16:24:52', '2024-07-26 16:24:52', '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816751589913763842', '是否存在双方签订的先行合同', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`他人`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`签订先行合同`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 16:25:07', '2024-07-26 16:25:07', '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816751646134214657', '签订先行合同后继续与受害人签订更大的合同', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`他人`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`签订大合同`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 16:25:21', '2024-08-16 14:00:38', '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816751731396026370', '取得合同标的物', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`合同标的物`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`取得`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 16:25:41', '2024-07-26 16:25:41', '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816751922568208385', '取得合同标的物后未付款', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`金额`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`付款`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 16:26:27', '2024-08-12 12:40:17', '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816752002616475649', '取得合同标的物后逃匿', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`地点`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`逃匿`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 16:26:46', '2024-08-12 12:40:30', '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816752070983630850', '取得合同标的物后切断与受害人的联系', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`人`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`切断联系`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 16:27:02', '2024-08-12 12:41:04', '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816752127120195586', '低价变卖取得的物品', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`物品`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`低价变卖`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 16:27:15', '2024-08-20 19:27:02', '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816752193209843713', '没有履行大合同的保障资金', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`保障资金`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`不具备`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 16:27:31', '2024-07-26 16:27:31', '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816752250864746497', '没有履行大合同的货物', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`货物`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`低价变卖`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 16:27:45', '2024-07-26 16:27:45', '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1816752311073980417', '取得对方货款后未交付货物', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`货物`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`取得货款后未交付`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-26 16:27:59', '2024-07-26 16:27:59', '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1817748048479072257', '行为人在境外投资', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`投资内容`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`境外投资`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-29 10:24:42', '2024-07-29 10:24:42', '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1817749027626758146', '行为人将取得财物用于购买奢侈品', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`奢侈品`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`购买`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-29 10:28:35', '2024-07-29 10:28:35', '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1817756882551517186', '更换联系电话', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`联系方式`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`更换`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-07-29 10:59:48', '2024-07-29 10:59:48', '1', NULL, NULL); INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1820298743665774594', '按合同约定使用取得财物', NULL, '1', '1', NULL, NULL, NULL, NULL, NULL, '2024-08-05 11:20:15', '2024-08-16 17:25:40', '2', NULL, NULL); INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1820377724972814338', '是否存在项目政策变化', NULL, '1', '1', NULL, NULL, NULL, NULL, NULL, '2024-08-05 16:34:05', '2024-08-05 16:34:05', '1', NULL, NULL); INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1821806558360227842', '是否存在购物发票', NULL, '1', '2', NULL, NULL, 'select * from case_evidence where case_id = #{caseId} and evidence_name like \'%购物发票%\';', NULL, NULL, '2024-08-09 15:11:46', '2024-08-09 15:11:46', '1', NULL, NULL); INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1824316868530917377', '是否存在审计鉴定意见', 'v1.0', '1', '2', NULL, NULL, 'select * from case_evidence where case_id = #{caseId} and evidence_name like \'%审计鉴定意见%\';', NULL, NULL, '2024-08-16 13:26:50', '2024-08-16 13:26:50', '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1824348741885874178', '行为人知道项目不可以施工', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`项目不能正常实施`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`知道`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-08-16 15:33:29', '2024-08-16 15:33:29', '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('19', '行为人将取得财物用于购买邮轮', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`邮轮`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`购买`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, NULL, NULL, '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('20', '行为人冒充某企业经理\r', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`企业经理`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`冒充`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, NULL, NULL, '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1824348741885874178', '行为人知道项目不可以施工', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`项目不能正常实施`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`知道`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, '2024-08-16 15:33:29', '2024-08-16 15:33:29', '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('1825370687895318529', '没有提供可以实施的项目，项目未实施，也没有退还支付的财物', '入罪', '1', '1', NULL, NULL, NULL, NULL, NULL, '2024-08-19 11:14:20', '2024-08-19 11:14:20', '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('19', '行为人将取得财物用于购买邮轮', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`邮轮`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`购买`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, NULL, NULL, '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('20', '行为人冒充某企业经理\r', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`企业经理`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`冒充`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, NULL, NULL, '1', NULL, NULL); INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('203b9d62-2af6-41ce-a6ee-f0ed566fef5b', '是否存在报废车辆转让协议书', 'auto-generate\nv1.0', '1', '2', NULL, NULL, 'select * from case_evidence where case_id = #{caseId} and evidence_name like \'%报废车辆转让协议%\';', NULL, NULL, '2024-07-23 17:21:30', '2024-08-16 17:40:11', '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('21', '行为人冒充某企业法人\r', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`企业法人`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`冒充`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, NULL, NULL, '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('22', '行为人冒充某企业股东\r', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`企业股东`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`冒充`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, NULL, NULL, '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('23', '行为人冒充某企业代理商\r', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`企业代理商`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`冒充`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, NULL, NULL, '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('24', '行为人冒充某企业项目负责人\r', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`项目负责人`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`冒充`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, NULL, NULL, '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('25', '行为人冒充某企业其他人员\r', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`企业其他人员`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`冒充`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, NULL, NULL, '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('26', '是否存在制作的假名片\r', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`名片`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`伪造`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, NULL, NULL, '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('27', '是否存在制作的假工作证', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`工作证`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`伪造`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, NULL, NULL, '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('28', '行为人伪造印章', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`印章`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`伪造`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, NULL, NULL, '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('21', '行为人冒充某企业法人\r', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`企业法人`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`冒充`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, NULL, NULL, '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('22', '行为人冒充某企业股东\r', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`企业股东`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`冒充`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, NULL, NULL, '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('23', '行为人冒充某企业代理商\r', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`企业代理商`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`冒充`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, NULL, NULL, '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('24', '行为人冒充某企业项目负责人\r', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`项目负责人`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`冒充`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, NULL, NULL, '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('25', '行为人冒充某企业其他人员\r', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`企业其他人员`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`冒充`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, NULL, NULL, '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('26', '是否存在制作的假名片\r', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`名片`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`伪造`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, NULL, NULL, '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('27', '是否存在制作的假工作证', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`工作证`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`伪造`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, NULL, NULL, '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('28', '行为人伪造印章', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`印章`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`伪造`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, NULL, NULL, '1', NULL, NULL); INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('28f972c0-c694-4985-b179-f824afca3cef', '是否存在行为人户口本信息', 'auto-generate\nv1.0', '1', '2', NULL, NULL, 'select * from case_evidence where case_id = #{caseId} and evidence_name like \'%户口%\';', NULL, NULL, '2024-07-23 17:21:30', '2024-08-16 17:35:25', '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('29', '行为人冒充企业不存在', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`企业`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`伪造`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, NULL, NULL, '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('29', '行为人冒充企业不存在', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`企业`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`伪造`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, NULL, NULL, '1', NULL, NULL); INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('2b81ae43-cd59-4ef2-888f-a0b7402a2477', '是否存在出境记录', 'auto-generate', '1', '2', NULL, NULL, 'select * from case_evidence where case_id = #{caseId} and evidence_name like \'%出境记录%\';', NULL, NULL, '2024-07-23 17:21:30', '2024-07-23 17:21:30', '1', NULL, NULL); INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('2d678232-3ea7-4bad-a7e3-875eb2aa9242', '是否存在证人证言', 'auto-generate', '1', '2', NULL, NULL, 'select * from case_evidence where case_id = #{caseId} and evidence_name like \'%证人证言%\';', NULL, NULL, '2024-07-23 17:21:30', '2024-07-23 17:21:30', '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('30', '行为人伪造营业执照', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`营业执照`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`伪造`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, NULL, NULL, '1', NULL, NULL); -INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('31', '行为人伪造税务登记证明', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`税务登记证明`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`伪造`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, m.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, NULL, NULL, '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('30', '行为人伪造营业执照', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`营业执照`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`伪造`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, NULL, NULL, '1', NULL, NULL); +INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('31', '行为人伪造税务登记证明', NULL, '1', '3', NULL, NULL, 'MATCH (m:`行为人`), (n:`税务登记证明`) where m.name=$lawActor\nand m.caseId = n.caseId = $caseId and m.picType = n.picType = \'1\'\nOPTIONAL MATCH (m)-[r:`伪造`]->(n)\nRETURN id(m) as startId, id(n) as endId, id(r) as relId, m.recordId as recordId, n.recordSplitId as recordSplitId', NULL, NULL, NULL, NULL, '1', NULL, NULL); INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('4065c3bc-e319-4337-9c89-f6f46c246a9b', '是否存在以物抵债的交付凭证', 'auto-generate', '1', '2', NULL, NULL, 'select * from case_evidence where case_id = #{caseId} and evidence_name like \'%以物抵债的交付凭证%\';', NULL, NULL, '2024-07-23 17:21:30', '2024-07-23 17:21:30', '1', NULL, NULL); INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('480222a4-9bcf-4459-a58f-ceb40c01d91f', '是否存在委托代保管协议', 'auto-generate', '1', '2', NULL, NULL, 'select * from case_evidence where case_id = #{caseId} and evidence_name like \'%委托代保管协议%\';', NULL, NULL, '2024-07-23 17:21:30', '2024-07-23 17:21:30', '1', NULL, NULL); INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('4ae1c4d1-05f5-4b8a-90cd-83ccfeeef5a0', '是否存在微信转账记录', 'auto-generate', '1', '2', NULL, NULL, 'select * from case_evidence where case_id = #{caseId} and evidence_name like \'%微信转账记录%\';', NULL, NULL, '2024-07-23 17:21:30', '2024-08-12 12:22:23', '2', NULL, NULL); @@ -375,7 +376,6 @@ INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('df0e46a2-b00d-417d-a3eb-f857a7665b01', INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('e85023b6-f22a-4841-86e2-651bce67b25a', '是否存在审计鉴定意见', 'auto-generate', '1', '2', NULL, NULL, 'select * from case_evidence where case_id = #{caseId} and evidence_name like \'%审计鉴定意见%\';', NULL, NULL, '2024-07-23 17:21:30', '2024-08-01 12:14:59', '2c913200f04e46b9b4a6e999501879dc', NULL, NULL); INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('e8bd45c2-7ff2-4bb7-96ef-fd0412ba4e15', '是否存在给受害人返还财物的收条', 'auto-generate', '1', '2', NULL, NULL, 'select * from case_evidence where case_id = #{caseId} and evidence_name like \'%返还财物收条%\';', NULL, NULL, '2024-07-23 17:21:30', '2024-08-16 17:56:11', '1', NULL, NULL); INSERT INTO `model_atomic_index` VALUES ('fba45360-6a53-4f86-af86-88240e9a428d', '是否给受害人提供的担保财产', 'auto-generate', '1', '2', NULL, NULL, 'select * from case_evidence where case_id = #{caseId} and evidence_name like \'%担保财产%\';', NULL, NULL, '2024-07-23 17:21:30', '2024-08-16 17:56:58', '1', NULL, NULL); - -- ---------------------------- -- Table structure for model_atomic_result -- ---------------------------- @@ -1115,87 +1115,89 @@ CREATE TABLE `note_prompt` ( -- ---------------------------- -- Records of note_prompt -- ---------------------------- -INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1810510995330379778', '信息抽取任务:从需要分析提取文本内容中根据给定实体类型（ENTITY）和关系抽取（RE）对应关系的三元组（RDF）。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 不要提取example中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\nexample:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我做了一份假的购房合同。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"假的购房合同\"}}]}。\n---\n需要分析提取文本内容如下：\n{question}\n{answer}\n---\n\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', '三元组提取任务:从给定对话中根据给定实体类型和关系提取对应关系的三元组。\n请仔细给定的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n\n为您提供一个示例供学习:\n示例三元组类型为:示例头实体类型为\"{headEntityType}\";示例尾实体类型为\"{tailEntityType}\",示例关系为\"{relation}\"。\n示例QA:为办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我做了一份假的购房合同。\n本示例中应提取给定关系为\"伪造\"的三元组,则最终应提取的三元组为{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"行为人\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"伪造\",\"tailEntity\": {\"type\": \"合同\",\"name\": \"假的购房合同\"}}]}。\n\n在提取三元组时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的QA文本的含义，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 尽量遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 例子仅供参考,不要从例子中进行提取。提取的结果一定来自需要分析提取的QA对中!!!\n5. 提取之后,再检查一遍,提取的关系和实体是否与给定关系和实体类型对应\n---\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n\n需要分析提取的QA对如下：\n{question}\n{answer}\n\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', '行为人', 'headEntityType', '伪造', 'relation', '合同', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-19 01:34:50', NULL, '2024-07-25 11:27:35'); -INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1810510995330379779', '信息抽取任务:从需要分析提取文本内容中根据给定实体类型（ENTITY）和关系抽取（RE）对应关系的三元组（RDF）。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 不要提取example中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\nexample:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我去年在深圳湾小区买了一套房子\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"深圳湾小区房子\"}}]}。\n---\n需要分析提取文本内容如下：\n{question}\n{answer}\n---\n\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', '三元组提取任务:从给定对话中根据给定实体类型和关系提取对应关系的三元组。\n请仔细给定的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n\n为您提供一个示例供学习:\n示例三元组类型为:示例头实体类型为\"{headEntityType}\";示例尾实体类型为\"{tailEntityType}\",示例关系为\"{relation}\"。\n示例QA:为办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我去年在深圳湾小区买了一套房子\n本示例中应提取给定关系为\"购买\"的三元组,则最终应提取的三元组为{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"行为人\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"购买\",\"tailEntity\": {\"type\": \"房产\",\"name\": \"深圳湾小区房子\"}}]}。\n\n在提取三元组时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的QA文本的含义，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 尽量遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 例子仅供参考,不要从例子中进行提取。提取的结果一定来自需要分析提取的QA对中!!!\n5. 提取之后,再检查一遍,提取的关系和实体是否与给定关系和实体类型对应\n---\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n需要分析提取的QA对如下：\n{question}\n{answer}\n\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', '行为人', 'headEntityType', '购买', 'relation', '房产', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-23 03:46:51', NULL, '2024-07-25 16:29:58'); -INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1810510995330379780', '信息抽取任务:从需要分析提取文本内容中根据给定实体类型（ENTITY）和关系抽取（RE）对应关系的三元组（RDF）。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 不要提取example中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\nexample:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我去年拿合同款买了一些金戒指还有项链送给老婆。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"金戒指和项链\"}}]}。\n---\n需要分析提取文本内容如下：\n{question}\n{answer}\n---\n\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', '三元组提取任务:从给定对话中根据给定实体类型和关系提取对应关系的三元组。\n请仔细给定的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n\n为您提供一个示例供学习:\n示例三元组类型为:示例头实体类型为\"{headEntityType}\";示例尾实体类型为\"{tailEntityType}\",示例关系为\"{relation}\"。\n示例QA为:办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我去年拿合同款买了一些金戒指还有项链送给老婆。\n本示例中应提取给定关系为\"购买\"的三元组,则最终应提取的三元组为{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"行为人\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"购买\",\"tailEntity\": {\"type\": \"黄金首饰\",\"name\": \"金戒指和项链\"}}]}。\n\n在提取三元组时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的QA文本的含义，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 尽量遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 例子仅供参考,不要从例子中进行提取。提取的结果一定来自需要分析提取的QA对中!!!\n5. 提取之后,再检查一遍,提取的关系和实体是否与给定关系和实体类型对应\n---\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n需要分析提取的QA对如下：\n{question}\n{answer}\n\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', '行为人', 'headEntityType', '购买', 'relation', '黄金首饰\r', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-23 08:23:35', NULL, '2024-07-25 16:30:05'); -INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1810510995330379781', '信息抽取任务:从需要分析提取文本内容中根据给定实体类型（ENTITY）和关系抽取（RE）对应关系的三元组（RDF）。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 不要提取example中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\nexample:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我拿合同款买了一辆汽车,宝马X5。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"宝马X5\"}}]}。\n---\n需要分析提取文本内容如下：\n{question}\n{answer}\n---\n\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', '三元组提取任务:从给定对话中根据给定实体类型和关系提取对应关系的三元组。\n请仔细给定的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n\n为您提供一个示例供学习:\n示例三元组类型为:示例头实体类型为\"{headEntityType}\";示例尾实体类型为\"{tailEntityType}\",示例关系为\"{relation}\"。\n示例QA:办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我拿合同款买了一辆汽车,宝马X5。\n本示例中应提取给定关系为\"购买\"的三元组,则最终应提取的三元组为{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"行为人\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"购买\",\"tailEntity\": {\"type\": \"车辆\",\"name\": \"宝马X5\"}}]}。\n\n在提取三元组时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的QA文本的含义，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 尽量遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 例子仅供参考,不要从例子中进行提取。提取的结果一定来自需要分析提取的QA对中!!!\n5. 提取之后,再检查一遍,提取的关系和实体是否与给定关系和实体类型对应\n---\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n需要分析提取的QA对如下：\n{question}\n{answer}\n\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', '行为人', 'headEntityType', '购买', 'relation', '车辆\r', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-23 08:23:35', NULL, '2024-07-25 16:30:12'); -INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1810510995330379782', '信息抽取任务:从需要分析提取文本内容中根据给定实体类型（ENTITY）和关系抽取（RE）对应关系的三元组（RDF）。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 不要提取example中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\nexample:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我拿合同款给我老婆买了一个包,是LV的手提包,3万多吧\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"LV手提包\"}}]}。\n---\n需要分析提取文本内容如下：\n{question}\n{answer}\n---\n\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', '三元组提取任务:从给定对话中根据给定实体类型和关系提取对应关系的三元组。\n请仔细给定的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n\n为您提供一个示例供学习:\n示例三元组类型为:示例头实体类型为\"{headEntityType}\";示例尾实体类型为\"{tailEntityType}\",示例关系为\"{relation}\"。\n示例QA:办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我拿合同款给我老婆买了一个包,是LV的手提包,3万多吧\n本示例中应提取给定关系为\"购买\"的三元组,则最终应提取的三元组为{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"行为人\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"购买\",\"tailEntity\": {\"type\": \"奢侈品\",\"name\": \"LV手提包\"}}]}。\n\n在提取三元组时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的QA文本的含义，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 尽量遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 例子仅供参考,不要从例子中进行提取。提取的结果一定来自需要分析提取的QA对中!!!\n5. 提取之后,再检查一遍,提取的关系和实体是否与给定关系和实体类型对应\n---\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n需要分析提取的QA对如下：\n{question}\n{answer}\n\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', '行为人', 'headEntityType', '购买', 'relation', '奢饰品\r', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-23 08:23:35', NULL, '2024-07-25 16:30:21'); -INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1810510995330379783', '信息抽取任务:从需要分析提取文本内容中根据给定实体类型（ENTITY）和关系抽取（RE）对应关系的三元组（RDF）。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 不要提取example中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\nexample:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我拿合同款去澳门赌博了,钱都输光了。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"澳门赌场\"}}]}。\n---\n需要分析提取文本内容如下：\n{question}\n{answer}\n---\n\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', '三元组提取任务:从给定对话中根据给定实体类型和关系提取对应关系的三元组。\n请仔细给定的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n\n为您提供一个示例供学习:\n示例三元组类型为:示例头实体类型为\"{headEntityType}\";示例尾实体类型为\"{tailEntityType}\",示例关系为\"{relation}\"。\n示例QA:办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我拿合同款去澳门赌博了,钱都输光了。\n本示例中应提取给定关系为\"进行\"的三元组,则最终应提取的三元组为{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"行为人\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"进行\",\"tailEntity\": {\"type\": \"赌博\",\"name\": \"澳门赌场\"}}]}。\n\n在提取三元组时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的QA文本的含义，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 尽量遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 例子仅供参考,不要从例子中进行提取。提取的结果一定来自需要分析提取的QA对中!!!\n5. 提取之后,再检查一遍,提取的关系和实体是否与给定关系和实体类型对应\n---\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n需要分析提取的QA对如下：\n{question}\n{answer}\n\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', '行为人', 'headEntityType', '进行', 'relation', '赌博\r', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-23 08:23:35', NULL, '2024-07-25 16:31:54'); -INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1810510995330379784', '信息抽取任务:从需要分析提取文本内容中根据给定实体类型（ENTITY）和关系抽取（RE）对应关系的三元组（RDF）。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 不要提取example中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\nexample:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我把合同款全部用来放高利贷给借款人了。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"高利贷给借款人\"}}]}。\n---\n需要分析提取文本内容如下：\n{question}\n{answer}\n---\n\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', '三元组提取任务:从给定对话中根据给定实体类型和关系提取对应关系的三元组。\n请仔细给定的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n\n为您提供一个示例供学习:\n示例三元组类型为:示例头实体类型为\"{headEntityType}\";示例尾实体类型为\"{tailEntityType}\",示例关系为\"{relation}\"。\n示例QA:办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我把合同款全部用来放高利贷给借款人了。\n本示例中应提取给定关系为\"用于\"的三元组,则最终应提取的三元组为{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"高利贷给借款人\"}}]}。\n\n在提取三元组时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的QA文本的含义，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 尽量遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 例子仅供参考,不要从例子中进行提取。提取的结果一定来自需要分析提取的QA对中!!!\n5. 提取之后,再检查一遍,提取的关系和实体是否与给定关系和实体类型对应\n---\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n需要分析提取的QA对如下：\n{question}\n{answer}\n\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', '行为人', 'headEntityType', '用于', 'relation', '放高利贷\r', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-23 08:23:35', NULL, '2024-07-25 16:32:04'); -INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1810510995330379785', '信息抽取任务:从需要分析提取文本内容中根据给定实体类型（ENTITY）和关系抽取（RE）对应关系的三元组（RDF）。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 不要提取example中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\nexample:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我用合同款在传奇游戏中买了游戏币,全部用掉了。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"传奇游戏游戏币\"}}]}。\n---\n需要分析提取文本内容如下：\n{question}\n{answer}\n---\n\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', '三元组提取任务:从给定对话中根据给定实体类型和关系提取对应关系的三元组。\n请仔细给定的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n\n为您提供一个示例供学习:\n示例三元组类型为:示例头实体类型为\"{headEntityType}\";示例尾实体类型为\"{tailEntityType}\",示例关系为\"{relation}\"。\n示例QA:办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我用合同款在传奇游戏中买了游戏币,全部用掉了。\n本示例中应提取给定关系为\"购买\"的三元组,则最终应提取的三元组为{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"传奇游戏游戏币\"}}]}。\n\n在提取三元组时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的QA文本的含义，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 尽量遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 例子仅供参考,不要从例子中进行提取。提取的结果一定来自需要分析提取的QA对中!!!\n5. 提取之后,再检查一遍,提取的关系和实体是否与给定关系和实体类型对应\n---\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n需要分析提取的QA对如下：\n{question}\n{answer}\n\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', '行为人', 'headEntityType', '购买', 'relation', '游戏货币\r', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-23 08:23:35', NULL, '2024-07-25 16:32:13'); -INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1810510995330379786', '信息抽取任务:从需要分析提取文本内容中根据给定实体类型（ENTITY）和关系抽取（RE）对应关系的三元组（RDF）。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 不要提取example中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\nexample:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我用合同款在传奇游戏中买了装备,全部用掉了。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"传奇游戏装备\"}}]}。\n---\n需要分析提取文本内容如下：\n{question}\n{answer}\n---\n\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', '三元组提取任务:从给定对话中根据给定实体类型和关系提取对应关系的三元组。\n请仔细给定的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n\n为您提供一个示例供学习:\n示例三元组类型为:示例头实体类型为\"{headEntityType}\";示例尾实体类型为\"{tailEntityType}\",示例关系为\"{relation}\"。\n示例QA:办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我用合同款在传奇游戏中买了装备,全部用掉了。\n本示例中应提取给定关系为\"购买\"的三元组,则最终应提取的三元组为{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"传奇游戏装备\"}}]}。\n\n在提取三元组时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的QA文本的含义，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 尽量遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 例子仅供参考,不要从例子中进行提取。提取的结果一定来自需要分析提取的QA对中!!!\n5. 提取之后,再检查一遍,提取的关系和实体是否与给定关系和实体类型对应\n---\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n需要分析提取的QA对如下：\n{question}\n{answer}\n\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', '行为人', 'headEntityType', '购买', 'relation', '游戏装备\r', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-23 08:23:35', NULL, '2024-07-25 16:31:48'); -INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1810510995330379787', '信息抽取任务:从需要分析提取文本内容中根据给定实体类型（ENTITY）和关系抽取（RE）对应关系的三元组（RDF）。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 不要提取example中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\nexample:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我用合同款去看网络直播,都打赏给女主播了。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"直播平台女主播打赏\"}}]}。\n---\n需要分析提取文本内容如下：\n{question}\n{answer}\n---\n\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', '三元组提取任务:从给定对话中根据给定实体类型和关系提取对应关系的三元组。\n请仔细给定的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n\n为您提供一个示例供学习:\n示例三元组类型为:示例头实体类型为\"{headEntityType}\";示例尾实体类型为\"{tailEntityType}\",示例关系为\"{relation}\"。\n示例QA:办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我用合同款去看网络直播,都打赏给女主播了。\n本示例中应提取给定关系为\"用于\"的三元组,则最终应提取的三元组为{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"直播平台女主播打赏\"}}]}。\n\n在提取三元组时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的QA文本的含义，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 尽量遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 例子仅供参考,不要从例子中进行提取。提取的结果一定来自需要分析提取的QA对中!!!\n5. 提取之后,再检查一遍,提取的关系和实体是否与给定关系和实体类型对应\n---\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n需要分析提取的QA对如下：\n{question}\n{answer}\n\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', '行为人', 'headEntityType', '用于', 'relation', '直播打赏\r', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-23 08:23:35', NULL, '2024-07-25 16:31:37'); -INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1810510995330379788', '信息抽取任务:从需要分析提取文本内容中根据给定实体类型（ENTITY）和关系抽取（RE）对应关系的三元组（RDF）。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 不要提取example中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\nexample:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我用合同款在私人地下钱庄把钱洗钱了,现在存在其他人账户里面。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"私人地下钱庄\"}}]}。\n---\n需要分析提取文本内容如下：\n{question}\n{answer}\n---\n\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', '三元组提取任务:从给定对话中根据给定实体类型和关系提取对应关系的三元组。\n请仔细给定的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n\n为您提供一个示例供学习:\n示例三元组类型为:示例头实体类型为\"{headEntityType}\";示例尾实体类型为\"{tailEntityType}\",示例关系为\"{relation}\"。\n示例QA:办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我用合同款在私人地下钱庄把钱洗钱了,现在存在其他人账户里面。\n本示例中应提取给定关系为\"洗钱\"的三元组,则最终应提取的三元组为{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"私人地下钱庄\"}}]}。\n\n在提取三元组时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的QA文本的含义，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 尽量遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 例子仅供参考,不要从例子中进行提取。提取的结果一定来自需要分析提取的QA对中!!!\n5. 提取之后,再检查一遍,提取的关系和实体是否与给定关系和实体类型对应\n---\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n需要分析提取的QA对如下：\n{question}\n{answer}\n\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', '行为人', 'headEntityType', '洗钱', 'relation', '地下钱庄\r', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-23 08:23:35', NULL, '2024-07-25 16:31:22'); -INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1810510995330379789', '信息抽取任务:从需要分析提取文本内容中根据给定实体类型（ENTITY）和关系抽取（RE）对应关系的三元组（RDF）。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 不要提取example中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\nexample:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我用合同款全部转到我在美国的银行账户。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"美国的银行账户\"}}]}。\n---\n需要分析提取文本内容如下：\n{question}\n{answer}\n---\n\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', '三元组提取任务:从给定对话中根据给定实体类型和关系提取对应关系的三元组。\n请仔细给定的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n\n为您提供一个示例供学习:\n示例三元组类型为:示例头实体类型为\"{headEntityType}\";示例尾实体类型为\"{tailEntityType}\",示例关系为\"{relation}\"。\n示例QA:办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我用合同款全部转到我在美国的银行账户。\n本示例中应提取给定关系为\"转移财务\"的三元组,则最终应提取的三元组为{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"美国的银行账户\"}}]}。\n\n在提取三元组时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的QA文本的含义，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 尽量遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 例子仅供参考,不要从例子中进行提取。提取的结果一定来自需要分析提取的QA对中!!!\n5. 提取之后,再检查一遍,提取的关系和实体是否与给定关系和实体类型对应\n---\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n需要分析提取的QA对如下：\n{question}\n{answer}\n\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', '行为人', 'headEntityType', '转移财物', 'relation', '境外账户\r', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-23 08:23:35', NULL, '2024-07-25 16:31:14'); -INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1810510995330379790', '信息抽取任务:从需要分析提取文本内容中根据给定实体类型（ENTITY）和关系抽取（RE）对应关系的三元组（RDF）。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 不要提取example中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\nexample:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我用合同款都给我老婆了,我老婆用这些钱去做整容了。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"整容\"}}]}。\n---\n需要分析提取文本内容如下：\n{question}\n{answer}\n---\n\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', '三元组提取任务:从给定对话中根据给定实体类型和关系提取对应关系的三元组。\n请仔细给定的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n\n为您提供一个示例供学习:\n示例三元组类型为:示例头实体类型为\"{headEntityType}\";示例尾实体类型为\"{tailEntityType}\",示例关系为\"{relation}\"。\n示例QA:办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我用合同款都给我老婆了,我老婆用这些钱去做整容了。\n本示例中应提取给定关系为\"用于\"的三元组,则最终应提取的三元组为{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"整容\"}}]}。\n\n在提取三元组时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的QA文本的含义，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 尽量遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 例子仅供参考,不要从例子中进行提取。提取的结果一定来自需要分析提取的QA对中!!!\n5. 提取之后,再检查一遍,提取的关系和实体是否与给定关系和实体类型对应\n---\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n需要分析提取的QA对如下：\n{question}\n{answer}\n\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', '行为人', 'headEntityType', '用于', 'relation', '整形\r', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-23 08:23:35', NULL, '2024-07-25 16:31:05'); -INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1810510995330379791', '信息抽取任务:从需要分析提取文本内容中根据给定实体类型（ENTITY）和关系抽取（RE）对应关系的三元组（RDF）。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 不要提取example中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\nexample:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我用合同款给我老婆买了法国的高档化妆品。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"法国的高档化妆品\"}}]}。\n---\n需要分析提取文本内容如下：\n{question}\n{answer}\n---\n\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', '三元组提取任务:从给定对话中根据给定实体类型和关系提取对应关系的三元组。\n请仔细给定的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n\n为您提供一个示例供学习:\n示例三元组类型为:示例头实体类型为\"{headEntityType}\";示例尾实体类型为\"{tailEntityType}\",示例关系为\"{relation}\"。\n示例QA:办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我用合同款给我老婆买了法国的高档化妆品。\n本示例中应提取给定关系为\"购买\"的三元组,则最终应提取的三元组为{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"法国的高档化妆品\"}}]}。\n\n在提取三元组时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的QA文本的含义，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 尽量遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 例子仅供参考,不要从例子中进行提取。提取的结果一定来自需要分析提取的QA对中!!!\n5. 提取之后,再检查一遍,提取的关系和实体是否与给定关系和实体类型对应\n---\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n需要分析提取的QA对如下：\n{question}\n{answer}\n\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', '行为人', 'headEntityType', '购买', 'relation', '高档化妆品\r', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-23 08:24:02', NULL, '2024-07-25 16:30:52'); -INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1810510995330379792', '信息抽取任务:从需要分析提取文本内容中根据给定实体类型（ENTITY）和关系抽取（RE）对应关系的三元组（RDF）。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 不要提取example中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\nexample:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我用合同款还给了我之前欠朋友的钱。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"欠朋友的钱\"}}]}。\n---\n需要分析提取文本内容如下：\n{question}\n{answer}\n---\n\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', '三元组提取任务:从给定对话中根据给定实体类型和关系提取对应关系的三元组。\n请仔细给定的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n\n为您提供一个示例供学习:\n示例三元组类型为:示例头实体类型为\"{headEntityType}\";示例尾实体类型为\"{tailEntityType}\",示例关系为\"{relation}\"。\n示例QA:办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我用合同款还给了我之前欠朋友的钱。\n本示例中应提取给定关系为\"偿还\"的三元组,则最终应提取的三元组为{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"欠朋友的钱\"}}]}。\n\n在提取三元组时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的QA文本的含义，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 尽量遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 例子仅供参考,不要从例子中进行提取。提取的结果一定来自需要分析提取的QA对中!!!\n5. 提取之后,再检查一遍,提取的关系和实体是否与给定关系和实体类型对应\n---\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n需要分析提取的QA对如下：\n{question}\n{answer}\n\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', '行为人', 'headEntityType', '偿还', 'relation', '个人债务\r', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-23 08:24:02', NULL, '2024-07-25 16:30:45'); -INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1810510995330379793', '信息抽取任务:从需要分析提取文本内容中根据给定实体类型（ENTITY）和关系抽取（RE）对应关系的三元组（RDF）。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 不要提取example中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\nexample:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我把钱买了一辆湾流私人飞机,现在停在禄口机场。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"湾流私人飞机\"}}]}。\n---\n需要分析提取文本内容如下：\n{question}\n{answer}\n---\n\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', '三元组提取任务:从给定对话中根据给定实体类型和关系提取对应关系的三元组。\n请仔细给定的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n\n为您提供一个示例供学习:\n示例三元组类型为:示例头实体类型为\"{headEntityType}\";示例尾实体类型为\"{tailEntityType}\",示例关系为\"{relation}\"。\n示例QA:办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我把钱买了一辆湾流私人飞机,现在停在禄口机场。\n本示例中应提取给定关系为\"购买\"的三元组,则最终应提取的三元组为{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"湾流私人飞机\"}}]}。\n\n在提取三元组时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的QA文本的含义，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 尽量遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 例子仅供参考,不要从例子中进行提取。提取的结果一定来自需要分析提取的QA对中!!!\n5. 提取之后,再检查一遍,提取的关系和实体是否与给定关系和实体类型对应\n---\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n需要分析提取的QA对如下：\n{question}\n{answer}\n\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', '行为人', 'headEntityType', '购买', 'relation', '私人飞机\r', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-23 08:24:02', NULL, '2024-07-25 16:30:38'); -INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1810510995330379794', '信息抽取任务:从需要分析提取文本内容中根据给定实体类型（ENTITY）和关系抽取（RE）对应关系的三元组（RDF）。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 不要提取example中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\nexample:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我用合同款买了一辆豪华游轮,在三亚停着,平时有时间就去玩。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"豪华游轮\"}}]}。\n---\n需要分析提取文本内容如下：\n{question}\n{answer}\n---\n\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', '三元组提取任务:从给定对话中根据给定实体类型和关系提取对应关系的三元组。\n请仔细给定的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n\n为您提供一个示例供学习:\n示例三元组类型为:示例头实体类型为\"{headEntityType}\";示例尾实体类型为\"{tailEntityType}\",示例关系为\"{relation}\"。\n示例QA:办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我用合同款买了一辆豪华游轮,在三亚停着,平时有时间就去玩。\n本示例中应提取给定关系为\"购买\"的三元组,则最终应提取的三元组为{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"豪华游轮\"}}]}。\n\n在提取三元组时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的QA文本的含义，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 尽量遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 例子仅供参考,不要从例子中进行提取。提取的结果一定来自需要分析提取的QA对中!!!\n5. 提取之后,再检查一遍,提取的关系和实体是否与给定关系和实体类型对应\n---\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n需要分析提取的QA对如下：\n{question}\n{answer}\n\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', '行为人', 'headEntityType', '购买', 'relation', '邮轮', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-23 08:24:02', NULL, '2024-07-25 16:30:29'); -INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1810510995330379795', '信息抽取任务:从需要分析提取文本内容中根据给定实体类型（ENTITY）和关系抽取（RE）对应关系的三元组（RDF）。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 不要提取example中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\nexample:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我假装成企业经理，向员工发放了虚假的奖金通知。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"企业经理\"}}]}。\n---\n需要分析提取文本内容如下：\n{question}\n{answer}\n---\n\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', '三元组提取任务:从给定对话中根据给定实体类型和关系提取对应关系的三元组。\r\n请仔细给定的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\r\n\r\n为您提供一个示例供学习:\r\n示例三元组类型为:示例头实体类型为\"{headEntityType}\";示例尾实体类型为\"{tailEntityType}\",示例关系为\"{relation}\"。\r\n示例QA:办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我假装成企业经理，向员工发放了虚假的奖金通知。\r\n本示例中应提取给定关系为\"购买\"的三元组,则最终应提取的三元组为{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"企业经理\r\n\"}}]}。\r\n\r\n在提取三元组时，请务必严格遵循以下要求：\r\n1. 精准理解需要分析的QA文本的含义，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\r\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\r\n3. 尽量遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\r\n4. 例子仅供参考,不要从例子中进行提取。提取的结果一定来自需要分析提取的QA对中!!!\r\n5. 提取之后,再检查一遍,提取的关系和实体是否与给定关系和实体类型对应\r\n---\r\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\r\n需要分析提取的QA对如下：\r\n{question}\r\n{answer}\r\n\r\n返回格式为必须为以下的json格式:\r\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', '行为人', 'headEntityType', '冒充', 'relation', '企业经理\r', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-25 08:51:00', NULL, '2024-07-25 08:51:00'); -INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1810510995330379796', '信息抽取任务:从需要分析提取文本内容中根据给定实体类型（ENTITY）和关系抽取（RE）对应关系的三元组（RDF）。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 不要提取example中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\nexample:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我伪装成企业法人，进行了一笔大额交易。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"企业法人\"}}]}。\n---\n需要分析提取文本内容如下：\n{question}\n{answer}\n---\n\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', '三元组提取任务:从给定对话中根据给定实体类型和关系提取对应关系的三元组。\n请仔细给定的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n\n为您提供一个示例供学习:\n示例三元组类型为:示例头实体类型为\"{headEntityType}\";示例尾实体类型为\"{tailEntityType}\",示例关系为\"{relation}\"。\n示例QA:办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我伪装成企业法人，进行了一笔大额交易。\n本示例中应提取给定关系为\"购买\"的三元组,则最终应提取的三元组为{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"企业法人\"}}]}。\n\n在提取三元组时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的QA文本的含义，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 尽量遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 例子仅供参考,不要从例子中进行提取。提取的结果一定来自需要分析提取的QA对中!!!\n5. 提取之后,再检查一遍,提取的关系和实体是否与给定关系和实体类型对应\n---\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n需要分析提取的QA对如下：\n{question}\n{answer}\n\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', '行为人', 'headEntityType', '冒充', 'relation', '企业法人\r', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-25 08:51:00', NULL, '2024-07-25 08:51:00'); -INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1810510995330379797', '信息抽取任务:从需要分析提取文本内容中根据给定实体类型（ENTITY）和关系抽取（RE）对应关系的三元组（RDF）。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 不要提取example中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\nexample:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我假装成企业股东，参与了公司的股东会议。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"企业股东\"}}]}。\n---\n需要分析提取文本内容如下：\n{question}\n{answer}\n---\n\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', '三元组提取任务:从给定对话中根据给定实体类型和关系提取对应关系的三元组。\n请仔细给定的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n\n为您提供一个示例供学习:\n示例三元组类型为:示例头实体类型为\"{headEntityType}\";示例尾实体类型为\"{tailEntityType}\",示例关系为\"{relation}\"。\n示例QA:办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我假装成企业股东，参与了公司的股东会议。\n本示例中应提取给定关系为\"购买\"的三元组,则最终应提取的三元组为{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"企业股东\"}}]}。\n\n在提取三元组时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的QA文本的含义，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 尽量遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 例子仅供参考,不要从例子中进行提取。提取的结果一定来自需要分析提取的QA对中!!!\n5. 提取之后,再检查一遍,提取的关系和实体是否与给定关系和实体类型对应\n---\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n需要分析提取的QA对如下：\n{question}\n{answer}\n\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', '行为人', 'headEntityType', '冒充', 'relation', '企业股东\r', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-25 08:51:00', NULL, '2024-07-25 08:51:00'); -INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1810510995330379798', '信息抽取任务:从需要分析提取文本内容中根据给定实体类型（ENTITY）和关系抽取（RE）对应关系的三元组（RDF）。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 不要提取example中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\nexample:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我伪称自己是企业代理商，获取了客户的信任和订单。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"企业代理商\"}}]}。\n---\n需要分析提取文本内容如下：\n{question}\n{answer}\n---\n\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', '三元组提取任务:从给定对话中根据给定实体类型和关系提取对应关系的三元组。\n请仔细给定的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n\n为您提供一个示例供学习:\n示例三元组类型为:示例头实体类型为\"{headEntityType}\";示例尾实体类型为\"{tailEntityType}\",示例关系为\"{relation}\"。\n示例QA:办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我伪称自己是企业代理商，获取了客户的信任和订单。\n\n本示例中应提取给定关系为\"购买\"的三元组,则最终应提取的三元组为{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"企业代理商\"}}]}。\n\n在提取三元组时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的QA文本的含义，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 尽量遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 例子仅供参考,不要从例子中进行提取。提取的结果一定来自需要分析提取的QA对中!!!\n5. 提取之后,再检查一遍,提取的关系和实体是否与给定关系和实体类型对应\n---\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n需要分析提取的QA对如下：\n{question}\n{answer}\n\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', '行为人', 'headEntityType', '冒充', 'relation', '企业代理商\r', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-25 08:51:00', NULL, '2024-07-25 08:51:00'); -INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1810510995330379799', '信息抽取任务:从需要分析提取文本内容中根据给定实体类型（ENTITY）和关系抽取（RE）对应关系的三元组（RDF）。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 不要提取example中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\nexample:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我冒充工地的项目负责人，向合作伙伴提供了虚假的项目进展信息。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"工地的项目负责人\"}}]}。\n---\n需要分析提取文本内容如下：\n{question}\n{answer}\n---\n\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', '三元组提取任务:从给定对话中根据给定实体类型和关系提取对应关系的三元组。\n请仔细给定的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n\n为您提供一个示例供学习:\n示例三元组类型为:示例头实体类型为\"{headEntityType}\";示例尾实体类型为\"{tailEntityType}\",示例关系为\"{relation}\"。\n示例QA:办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我冒充项目负责人，向合作伙伴提供了虚假的项目进展信息。\n本示例中应提取给定关系为\"购买\"的三元组,则最终应提取的三元组为{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"项目负责人\"}}]}。\n\n在提取三元组时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的QA文本的含义，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 尽量遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 例子仅供参考,不要从例子中进行提取。提取的结果一定来自需要分析提取的QA对中!!!\n5. 提取之后,再检查一遍,提取的关系和实体是否与给定关系和实体类型对应\n---\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n需要分析提取的QA对如下：\n{question}\n{answer}\n\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', '行为人', 'headEntityType', '冒充', 'relation', '项目负责人\r', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-25 08:51:00', NULL, '2024-07-25 08:51:00'); -INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1810510995330379800', '信息抽取任务:从需要分析提取文本内容中根据给定实体类型（ENTITY）和关系抽取（RE）对应关系的三元组（RDF）。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 不要提取example中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\nexample:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我假装成企业其他人员，获取了公司的内部机密。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"企业其他人员\"}}]}。\n---\n需要分析提取文本内容如下：\n{question}\n{answer}\n---\n\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', '三元组提取任务:从给定对话中根据给定实体类型和关系提取对应关系的三元组。\n请仔细给定的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n\n为您提供一个示例供学习:\n示例三元组类型为:示例头实体类型为\"{headEntityType}\";示例尾实体类型为\"{tailEntityType}\",示例关系为\"{relation}\"。\n示例QA:办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我假装成企业其他人员，获取了公司的内部机密。\n本示例中应提取给定关系为\"购买\"的三元组,则最终应提取的三元组为{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"企业其他人员\"}}]}。\n\n在提取三元组时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的QA文本的含义，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 尽量遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 例子仅供参考,不要从例子中进行提取。提取的结果一定来自需要分析提取的QA对中!!!\n5. 提取之后,再检查一遍,提取的关系和实体是否与给定关系和实体类型对应\n---\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n需要分析提取的QA对如下：\n{question}\n{answer}\n\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', '行为人', 'headEntityType', '冒充', 'relation', '企业其他人员', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-25 08:51:00', NULL, '2024-07-25 08:51:00'); -INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816668507550486530', '信息抽取任务:从需要分析提取文本内容中根据给定实体类型（ENTITY）和关系抽取（RE）对应关系的三元组（RDF）。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 不要提取example中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\nexample:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我在网上私自找人刻了一个商务公司的印章。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"商务公司的印章\"}}]}。\n---\n需要分析提取文本内容如下：\n{question}\n{answer}\n---\n\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '伪造', 'relation', '印章', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 10:54:59', NULL, '2024-07-26 10:54:59'); -INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816673244119220225', '信息抽取任务:从需要分析提取文本内容中根据给定实体类型（ENTITY）和关系抽取（RE）对应关系的三元组（RDF）。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 不要提取example中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\nexample:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我自己随便编造了一个商务公司,用这个商务公司的名义开展活动。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"商务公司\"}}]}。\n---\n需要分析提取文本内容如下：\n{question}\n{answer}\n---\n\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '伪造', 'relation', '企业', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 11:13:48', NULL, '2024-07-26 11:13:48'); -INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816673345801732098', '信息抽取任务:从需要分析提取文本内容中根据给定实体类型（ENTITY）和关系抽取（RE）对应关系的三元组（RDF）。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 不要提取example中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\nexample:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我自己打印了一个商务公司的营业执照,然后用这个营业执照给别人看。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"商务公司的营业执照\"}}]}。\n---\n需要分析提取文本内容如下：\n{question}\n{answer}\n---\n\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '伪造', 'relation', '营业执照', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 11:14:12', NULL, '2024-07-26 11:14:12'); -INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816673920564031489', '信息抽取任务:从需要分析提取文本内容中根据给定实体类型（ENTITY）和关系抽取（RE）对应关系的三元组（RDF）。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 不要提取example中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\nexample:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我自己打印了一个商务公司的税务登记证明。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"商务公司的税务登记证明\"}}]}。\n---\n需要分析提取文本内容如下：\n{question}\n{answer}\n---\n\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '伪造', 'relation', '税务登记证明', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 11:16:29', NULL, '2024-07-26 11:16:43'); -INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816674076369842177', '信息抽取任务:从需要分析提取文本内容中根据给定实体类型（ENTITY）和关系抽取（RE）对应关系的三元组（RDF）。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 不要提取example中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\nexample:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我自己打印了一个假的挖掘机的车辆登记证。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"挖掘机的车辆登记证\"}}]}。\n---\n需要分析提取文本内容如下：\n{question}\n{answer}\n---\n\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '伪造', 'relation', '车辆登记证', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 11:17:07', NULL, '2024-07-26 11:17:07'); 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-INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816677222534049794', '信息抽取任务:从需要分析提取文本内容中根据给定实体类型（ENTITY）和关系抽取（RE）对应关系的三元组（RDF）。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 不要提取example中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\nexample:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:确实有过车辆的抵押登记证，但那个是我找人办的\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"车辆的抵押登记证\"}}]}。\n---\n需要分析提取文本内容如下：\n{question}\n{answer}\n---\n\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '伪造', 'relation', '抵押登记证', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 11:29:37', NULL, '2024-07-26 11:29:37'); -INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816677450121179138', '信息抽取任务:从需要分析提取文本内容中根据给定实体类型（ENTITY）和关系抽取（RE）对应关系的三元组（RDF）。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 不要提取example中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\nexample:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:那个承兑汇票银行不会承认的，是我自己伪造的\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"承兑汇票\"}}]}。\n---\n需要分析提取文本内容如下：\n{question}\n{answer}\n---\n\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '伪造', 'relation', '承兑汇票', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 11:30:31', NULL, '2024-07-26 11:30:31'); -INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816677512532422658', '信息抽取任务:从需要分析提取文本内容中根据给定实体类型（ENTITY）和关系抽取（RE）对应关系的三元组（RDF）。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 不要提取example中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\nexample:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:他签订的论文委托授权书是我伪造的\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"论文委托授权书\"}}]}。\n---\n需要分析提取文本内容如下：\n{question}\n{answer}\n---\n\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '伪造', 'relation', '委托授权书', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 11:30:46', NULL, '2024-07-26 11:30:46'); -INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816677619222933506', '信息抽取任务:从需要分析提取文本内容中根据给定实体类型（ENTITY）和关系抽取（RE）对应关系的三元组（RDF）。\r\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\r\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\r\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\r\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\r\n4. 不要提取example中的实体和关系。\r\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\r\n\r\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\r\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\r\n---\r\nexample:\r\n需要分析提取的示例文本内容如下：\r\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:包括房产证也是假的，我找人办的\r\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"房产证\"}}]}。\r\n---\r\n需要分析提取文本内容如下：\r\n{question}\r\n{answer}\r\n---\r\n\r\n返回格式为必须为以下的json格式:\r\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '伪造', 'relation', '房产证', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 11:31:11', NULL, '2024-07-26 11:31:11'); -INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816678123361497090', '信息抽取任务:从需要分析提取文本内容中根据给定实体类型（ENTITY）和关系抽取（RE）对应关系的三元组（RDF）。\r\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\r\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\r\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\r\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\r\n4. 不要提取example中的实体和关系。\r\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\r\n\r\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\r\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\r\n---\r\nexample:\r\n需要分析提取的示例文本内容如下：\r\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:7月20号开会没进行政府会议纪要。\r\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"政府会议纪要\"}}]}。\r\n---\r\n需要分析提取文本内容如下：\r\n{question}\r\n{answer}\r\n---\r\n\r\n返回格式为必须为以下的json格式:\r\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '不存在', 'relation', '政府会议纪要', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 11:33:12', NULL, '2024-07-26 11:33:12'); -INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816678244786597889', '信息抽取任务:从需要分析提取文本内容中根据给定实体类型（ENTITY）和关系抽取（RE）对应关系的三元组（RDF）。\r\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\r\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\r\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\r\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\r\n4. 不要提取example中的实体和关系。\r\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\r\n\r\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\r\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\r\n---\r\nexample:\r\n需要分析提取的示例文本内容如下：\r\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:这个房屋的规划设计图就没做。\r\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"房屋的规划设计图\"}}]}。\r\n---\r\n需要分析提取文本内容如下：\r\n{question}\r\n{answer}\r\n---\r\n\r\n返回格式为必须为以下的json格式:\r\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '不存在', 'relation', '规划设计图', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 11:33:40', NULL, '2024-07-26 11:33:40'); -INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816679070531809282', '信息抽取任务:从需要分析提取文本内容中根据给定实体类型（ENTITY）和关系抽取（RE）对应关系的三元组（RDF）。\r\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\r\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\r\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\r\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\r\n4. 不要提取example中的实体和关系。\r\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\r\n\r\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\r\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\r\n---\r\nexample:\r\n需要分析提取的示例文本内容如下：\r\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我们是没有太原的探矿权就开始探矿了。\r\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"太原的探矿权\"}}]}。\r\n---\r\n需要分析提取文本内容如下：\r\n{question}\r\n{answer}\r\n---\r\n\r\n返回格式为必须为以下的json格式:\r\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '不存在', 'relation', '探矿权', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 11:36:57', NULL, '2024-07-26 11:36:57'); -INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816679189465493505', '信息抽取任务:从需要分析提取文本内容中根据给定实体类型（ENTITY）和关系抽取（RE）对应关系的三元组（RDF）。\r\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\r\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\r\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\r\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\r\n4. 不要提取example中的实体和关系。\r\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\r\n\r\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\r\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\r\n---\r\nexample:\r\n需要分析提取的示例文本内容如下：\r\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我们是没有正规的挂牌拍卖证明进行拍卖的。\r\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"太原的探矿权\"}}]}。\r\n---\r\n需要分析提取文本内容如下：\r\n{question}\r\n{answer}\r\n---\r\n\r\n返回格式为必须为以下的json格式:\r\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '不存在', 'relation', '挂牌拍卖证明', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 11:37:26', NULL, '2024-07-26 11:37:26'); -INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816679287247302657', '信息抽取任务:从需要分析提取文本内容中根据给定实体类型（ENTITY）和关系抽取（RE）对应关系的三元组（RDF）。\r\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\r\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\r\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\r\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\r\n4. 不要提取example中的实体和关系。\r\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\r\n\r\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\r\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\r\n---\r\nexample:\r\n需要分析提取的示例文本内容如下：\r\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我们是没有青岛的采矿权就开始采矿了。\r\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"青岛的采矿权\"}}]}。\r\n---\r\n需要分析提取文本内容如下：\r\n{question}\r\n{answer}\r\n---\r\n\r\n返回格式为必须为以下的json格式:\r\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '不存在', 'relation', '采矿权', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 11:37:49', NULL, '2024-07-26 11:37:49'); -INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816679397427433474', '信息抽取任务:从需要分析提取文本内容中根据给定实体类型（ENTITY）和关系抽取（RE）对应关系的三元组（RDF）。\r\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\r\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\r\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\r\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\r\n4. 不要提取example中的实体和关系。\r\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\r\n\r\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\r\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\r\n---\r\nexample:\r\n需要分析提取的示例文本内容如下：\r\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我们当时就没签订过这个工地的施工协议。\r\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"工地的施工协议\"}}]}。\r\n---\r\n需要分析提取文本内容如下：\r\n{question}\r\n{answer}\r\n---\r\n\r\n返回格式为必须为以下的json格式:\r\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '不存在', 'relation', '施工协议', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 11:38:15', NULL, '2024-07-26 11:38:15'); -INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816679602667311105', '信息抽取任务:从需要分析提取文本内容中根据给定实体类型（ENTITY）和关系抽取（RE）对应关系的三元组（RDF）。\r\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\r\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\r\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\r\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\r\n4. 不要提取example中的实体和关系。\r\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\r\n\r\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\r\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\r\n---\r\nexample:\r\n需要分析提取的示例文本内容如下：\r\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我们确实没有工地的施工许可证。\r\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"工地的施工许可证\"}}]}。\r\n---\r\n需要分析提取文本内容如下：\r\n{question}\r\n{answer}\r\n---\r\n\r\n返回格式为必须为以下的json格式:\r\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '不存在', 'relation', '施工许可证', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 11:39:04', NULL, '2024-07-26 11:39:04'); -INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816679768178741249', '信息抽取任务:从需要分析提取文本内容中根据给定实体类型（ENTITY）和关系抽取（RE）对应关系的三元组（RDF）。\r\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\r\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\r\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\r\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\r\n4. 不要提取example中的实体和关系。\r\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\r\n\r\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\r\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\r\n---\r\nexample:\r\n需要分析提取的示例文本内容如下：\r\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我在山东包养了个女人，叫丽丽。\r\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"情妇丽丽\"}}]}。\r\n---\r\n需要分析提取文本内容如下：\r\n{question}\r\n{answer}\r\n---\r\n\r\n返回格式为必须为以下的json格式:\r\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '包养', 'relation', '情妇小三', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 11:39:44', NULL, '2024-07-26 11:39:44'); -INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816679852937236481', '信息抽取任务:从需要分析提取文本内容中根据给定实体类型（ENTITY）和关系抽取（RE）对应关系的三元组（RDF）。\r\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\r\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\r\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\r\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\r\n4. 不要提取example中的实体和关系。\r\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\r\n\r\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\r\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\r\n---\r\nexample:\r\n需要分析提取的示例文本内容如下：\r\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我用挣来的钱买了比特币。\r\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"比特币\"}}]}。\r\n---\r\n需要分析提取文本内容如下：\r\n{question}\r\n{answer}\r\n---\r\n\r\n返回格式为必须为以下的json格式:\r\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '购买', 'relation', '虚拟货币', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 11:40:04', NULL, '2024-07-26 11:40:04'); -INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816680037474029570', '信息抽取任务:从需要分析提取文本内容中根据给定实体类型（ENTITY）和关系抽取（RE）对应关系的三元组（RDF）。\r\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\r\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\r\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\r\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\r\n4. 不要提取example中的实体和关系。\r\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\r\n\r\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\r\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\r\n---\r\nexample:\r\n需要分析提取的示例文本内容如下：\r\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我把房子和车抵押给了张三\r\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"房子和车子\"}}]}。\r\n---\r\n需要分析提取文本内容如下：\r\n{question}\r\n{answer}\r\n---\r\n\r\n返回格式为必须为以下的json格式:\r\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '质押或变卖', 'relation', '财物', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 11:40:48', NULL, '2024-07-26 11:40:48'); 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-INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816706339048443905', '信息抽取任务:从需要分析提取文本内容中根据给定实体类型（ENTITY）和关系抽取（RE）对应关系的三元组（RDF）。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 不要提取example中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\nexample:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我为了不让王小刚联系到我,我特地把手机关机了\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"手机关机\"}}]}。\n---\n需要分析提取文本内容如下：\n{question}\n{answer}\n---\n\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '手机开关机状态', 'relation', '关机', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 13:25:19', NULL, '2024-07-26 13:28:53'); -INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816707097143726082', '信息抽取任务:从需要分析提取文本内容中根据给定实体类型（ENTITY）和关系抽取（RE）对应关系的三元组（RDF）。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 不要提取example中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\nexample:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我知道事情可能败露了,我就赶紧搬家了,换到了郊区的小区去生活\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"郊区的小区\"}}]}。\n---\n需要分析提取文本内容如下：\n{question}\n{answer}\n---\n\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '变更', 'relation', '住宅地址', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 13:28:19', NULL, '2024-07-26 13:28:19'); 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-INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816714269764276225', '信息抽取任务:从需要分析提取文本内容中根据给定实体类型（ENTITY）和关系抽取（RE）对应关系的三元组（RDF）。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 不要提取example中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\nexample:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我没有为履行这个合同雇佣任何的操作工人。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"操作工人\"}}]}。\n---\n需要分析提取文本内容如下：\n{question}\n{answer}\n---\n\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '未雇佣', 'relation', '工人', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 13:56:49', NULL, '2024-07-26 13:56:49'); -INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816715353656315906', '信息抽取任务:从需要分析提取文本内容中根据给定实体类型（ENTITY）和关系抽取（RE）对应关系的三元组（RDF）。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 不要提取example中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\nexample:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我和王小刚签订了一个关于整体工程承包的先行合同。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"整体工程承包的先行合同\"}}]}。\n---\n需要分析提取文本内容如下：\n{question}\n{answer}\n---\n\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '签订先行合同', 'relation', '人', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 14:01:08', NULL, '2024-07-26 14:01:08'); -INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816715504118583297', '信息抽取任务:从需要分析提取文本内容中根据给定实体类型（ENTITY）和关系抽取（RE）对应关系的三元组（RDF）。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 不要提取example中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\nexample:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我和王小刚签订了一个关于整体工程承包的大合同。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"整体工程承包的大合同\"}}]}。\n---\n需要分析提取文本内容如下：\n{question}\n{answer}\n---\n\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '签订大合同', 'relation', '人', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 14:01:44', NULL, '2024-07-26 14:01:44'); -INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816721447577374722', '信息抽取任务:从需要分析提取文本内容中根据给定实体类型（ENTITY）和关系抽取（RE）对应关系的三元组（RDF）。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 不要提取example中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\nexample:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我拿到了合同约定的一辆小汽车。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"合同约定的一辆小汽车\"}}]}。\n---\n需要分析提取文本内容如下：\n{question}\n{answer}\n---\n\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '取得', 'relation', '合同标的物', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 14:25:21', NULL, '2024-07-26 14:25:21'); -INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816722093403721730', '信息抽取任务:从需要分析提取文本内容中根据给定实体类型（ENTITY）和关系抽取（RE）对应关系的三元组（RDF）。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 不要提取example中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\nexample:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我应该支付500万元,但是我没有支付给他们。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"500万元\"}}]}。\n---\n需要分析提取文本内容如下：\n{question}\n{answer}\n---\n\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '未付款', 'relation', '金额', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 14:27:55', NULL, '2024-07-26 14:27:55'); -INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816722184768245761', '信息抽取任务:从需要分析提取文本内容中根据给定实体类型（ENTITY）和关系抽取（RE）对应关系的三元组（RDF）。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 不要提取example中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\nexample:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我感觉我瞒不住了,我就逃跑了,我跑到了外地的酒店藏了起来。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"外地的酒店\"}}]}。\n---\n需要分析提取文本内容如下：\n{question}\n{answer}\n---\n\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '逃匿', 'relation', '地点', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 14:28:17', NULL, '2024-07-26 14:28:17'); -INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816722293362970625', '信息抽取任务:从需要分析提取文本内容中根据给定实体类型（ENTITY）和关系抽取（RE）对应关系的三元组（RDF）。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 不要提取example中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\nexample:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我估计变更了手机号码,以和王小刚断绝联系。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"王小刚\"}}]}。\n---\n需要分析提取文本内容如下：\n{question}\n{answer}\n---\n\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '切断联系', 'relation', '人', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 14:28:42', NULL, '2024-07-26 14:28:51'); -INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816722470912053250', '信息抽取任务:从需要分析提取文本内容中根据给定实体类型（ENTITY）和关系抽取（RE）对应关系的三元组（RDF）。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 不要提取example中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\nexample:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我把合同里面交付的货物低价变卖给了别人。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"合同里面交付的货物\"}}]}。\n---\n需要分析提取文本内容如下：\n{question}\n{answer}\n---\n\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '低价变卖', 'relation', '物品', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 14:29:25', NULL, '2024-07-26 14:29:25'); -INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816722565543940097', '信息抽取任务:从需要分析提取文本内容中根据给定实体类型（ENTITY）和关系抽取（RE）对应关系的三元组（RDF）。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 不要提取example中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\nexample:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我没有能力准备合同约定的保障金。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"合同约定的保障金\"}}]}。\n---\n需要分析提取文本内容如下：\n{question}\n{answer}\n---\n\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '不具备', 'relation', '保障资金', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 14:29:47', NULL, '2024-07-26 14:29:47'); 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+ + +INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1810510995330379778', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我做了一份假的购房合同。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"假的购房合同\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '伪造', 'relation', '合同', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-19 01:34:50', NULL, '2024-07-25 11:27:35'); +INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1810510995330379779', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我去年在深圳湾小区买了一套房子\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"深圳湾小区房子\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '购买', 'relation', '房产', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-23 03:46:51', NULL, '2024-07-25 16:29:58'); +INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1810510995330379780', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我去年拿合同款买了一些金戒指还有项链送给老婆。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"金戒指和项链\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '购买', 'relation', '黄金首饰\r', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-23 08:23:35', NULL, '2024-07-25 16:30:05'); +INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1810510995330379781', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我拿合同款买了一辆汽车,宝马X5。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"宝马X5\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '购买', 'relation', '车辆\r', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-23 08:23:35', NULL, '2024-07-25 16:30:12'); +INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1810510995330379782', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我拿合同款给我老婆买了一个包,是LV的手提包,3万多吧\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"LV手提包\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '购买', 'relation', '奢饰品\r', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-23 08:23:35', NULL, '2024-07-25 16:30:21'); +INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1810510995330379783', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我拿合同款去澳门赌博了,钱都输光了。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"澳门赌场\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '进行', 'relation', '赌博\r', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-23 08:23:35', NULL, '2024-07-25 16:31:54'); +INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1810510995330379784', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我把合同款全部用来放高利贷给借款人了。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"高利贷给借款人\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '用于', 'relation', '放高利贷\r', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-23 08:23:35', NULL, '2024-07-25 16:32:04'); +INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1810510995330379785', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我用合同款在传奇游戏中买了游戏币,全部用掉了。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"传奇游戏游戏币\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '购买', 'relation', '游戏货币\r', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-23 08:23:35', NULL, '2024-07-25 16:32:13'); +INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1810510995330379786', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我用合同款在传奇游戏中买了装备,全部用掉了。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"传奇游戏装备\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '购买', 'relation', '游戏装备\r', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-23 08:23:35', NULL, '2024-07-25 16:31:48'); +INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1810510995330379787', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我用合同款去看网络直播,都打赏给女主播了。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"直播平台女主播打赏\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '用于', 'relation', '直播打赏\r', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-23 08:23:35', NULL, '2024-07-25 16:31:37'); +INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1810510995330379788', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我用合同款在私人地下钱庄把钱洗钱了,现在存在其他人账户里面。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"私人地下钱庄\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '洗钱', 'relation', '地下钱庄\r', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-23 08:23:35', NULL, '2024-07-25 16:31:22'); 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+INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1810510995330379790', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我用合同款都给我老婆了,我老婆用这些钱去做整容了。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"整容\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '用于', 'relation', '整形\r', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-23 08:23:35', NULL, '2024-07-25 16:31:05'); +INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1810510995330379791', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我用合同款给我老婆买了法国的高档化妆品。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"法国的高档化妆品\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '购买', 'relation', '高档化妆品\r', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-23 08:24:02', NULL, '2024-07-25 16:30:52'); +INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1810510995330379792', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我用合同款还给了我之前欠朋友的钱。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"欠朋友的钱\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '偿还', 'relation', '个人债务\r', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-23 08:24:02', NULL, '2024-07-25 16:30:45'); +INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1810510995330379793', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我把钱买了一辆湾流私人飞机,现在停在禄口机场。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"湾流私人飞机\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '购买', 'relation', '私人飞机\r', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-23 08:24:02', NULL, '2024-07-25 16:30:38'); +INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1810510995330379794', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我用合同款买了一辆豪华游轮,在三亚停着,平时有时间就去玩。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"豪华游轮\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '购买', 'relation', '邮轮', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-23 08:24:02', NULL, '2024-07-25 16:30:29'); +INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1810510995330379795', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我假装成企业经理，向员工发放了虚假的奖金通知。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"企业经理\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '冒充', 'relation', '企业经理\r', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-25 08:51:00', NULL, '2024-07-25 08:51:00'); +INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1810510995330379796', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我伪装成企业法人，进行了一笔大额交易。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"企业法人\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '冒充', 'relation', '企业法人\r', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-25 08:51:00', NULL, '2024-07-25 08:51:00'); +INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1810510995330379797', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我假装成企业股东，参与了公司的股东会议。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"企业股东\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '冒充', 'relation', '企业股东\r', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-25 08:51:00', NULL, '2024-07-25 08:51:00'); +INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1810510995330379798', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我伪称自己是企业代理商，获取了客户的信任和订单。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"企业代理商\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '冒充', 'relation', '企业代理商\r', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-25 08:51:00', NULL, '2024-07-25 08:51:00'); +INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1810510995330379799', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我冒充工地的项目负责人，向合作伙伴提供了虚假的项目进展信息。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"工地的项目负责人\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '冒充', 'relation', '项目负责人\r', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-25 08:51:00', NULL, '2024-07-25 08:51:00'); +INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1810510995330379800', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我假装成企业其他人员，获取了公司的内部机密。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"企业其他人员\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '冒充', 'relation', '企业其他人员', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-25 08:51:00', NULL, '2024-07-25 08:51:00'); +INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816668507550486530', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我在网上私自找人刻了一个商务公司的印章。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"商务公司的印章\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '伪造', 'relation', '印章', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 10:54:59', NULL, '2024-07-26 10:54:59'); +INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816673244119220225', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我自己随便编造了一个商务公司,用这个商务公司的名义开展活动。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"商务公司\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '伪造', 'relation', '企业', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 11:13:48', NULL, '2024-07-26 11:13:48'); +INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816673345801732098', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我自己打印了一个商务公司的营业执照,然后用这个营业执照给别人看。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"商务公司的营业执照\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '伪造', 'relation', '营业执照', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 11:14:12', NULL, '2024-07-26 11:14:12'); +INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816673920564031489', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我自己打印了一个商务公司的税务登记证明。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"商务公司的税务登记证明\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '伪造', 'relation', '税务登记证明', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 11:16:29', NULL, '2024-07-26 11:16:43'); +INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816674076369842177', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我自己打印了一个假的挖掘机的车辆登记证。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"挖掘机的车辆登记证\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '伪造', 'relation', '车辆登记证', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 11:17:07', NULL, '2024-07-26 11:17:07'); +INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816676675601002497', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我自己打印了一个假的宝马车的行驶证。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"宝马车的行驶证\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '伪造', 'relation', '行驶证', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 11:27:26', NULL, '2024-08-23 15:11:46'); +INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816676759268978689', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:取来的钱没有存入银行，银行存单是我伪造的。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"银行存单\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '伪造', 'relation', '银行存单', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 11:27:46', NULL, '2024-07-26 11:27:46'); +INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816676837454999553', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:这批鱼干的提货单是我伪造的。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"鱼干的提货单\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '伪造', 'relation', '提货单', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 11:28:05', NULL, '2024-07-26 11:28:05'); +INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816676910041624578', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:她看到的银行信用证是我自己打印的。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"银行信用证\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '伪造', 'relation', '信用证', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 11:28:22', NULL, '2024-07-26 11:28:22'); +INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816676978983399425', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:之前签订的光缆承揽合同是假的。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"光缆承揽合同\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '伪造', 'relation', '承揽合同', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 11:28:39', NULL, '2024-07-26 11:29:51'); +INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816677062835924994', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:那个政府的购销合同是我伪造的。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"政府的购销合同\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '伪造', 'relation', '购销合同', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 11:28:59', NULL, '2024-07-26 11:30:00'); +INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816677129554718721', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:签订过车辆的担保合同，但不是真的。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"车辆的担保合同\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '伪造', 'relation', '担保合同', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 11:29:15', NULL, '2024-07-26 11:30:10'); 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+INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816677450121179138', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:那个承兑汇票银行不会承认的，是我自己伪造的\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"承兑汇票\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '伪造', 'relation', '承兑汇票', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 11:30:31', NULL, '2024-07-26 11:30:31'); +INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816677512532422658', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:他签订的论文委托授权书是我伪造的\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"论文委托授权书\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '伪造', 'relation', '委托授权书', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 11:30:46', NULL, '2024-07-26 11:30:46'); +INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816677619222933506', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:包括房产证也是假的，我找人办的\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"房产证\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '伪造', 'relation', '房产证', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 11:31:11', NULL, '2024-07-26 11:31:11'); +INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816678123361497090', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:7月20号开会没进行政府会议纪要。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"政府会议纪要\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '不存在', 'relation', '政府会议纪要', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 11:33:12', NULL, '2024-07-26 11:33:12'); +INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816678244786597889', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:这个房屋的规划设计图就没做。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"房屋的规划设计图\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '不存在', 'relation', '规划设计图', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 11:33:40', NULL, '2024-07-26 11:33:40'); +INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816679070531809282', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我们是没有太原的探矿权就开始探矿了。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"太原的探矿权\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '不存在', 'relation', '探矿权', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 11:36:57', NULL, '2024-07-26 11:36:57'); +INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816679189465493505', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我们是没有正规的挂牌拍卖证明进行拍卖的。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"太原的探矿权\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '不存在', 'relation', '挂牌拍卖证明', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 11:37:26', NULL, '2024-07-26 11:37:26'); +INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816679287247302657', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我们是没有青岛的采矿权就开始采矿了。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"青岛的采矿权\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '不存在', 'relation', '采矿权', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 11:37:49', NULL, '2024-07-26 11:37:49'); +INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816679397427433474', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我们当时就没签订过这个工地的施工协议。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"工地的施工协议\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '不存在', 'relation', '施工协议', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 11:38:15', NULL, '2024-07-26 11:38:15'); +INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816679602667311105', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我们确实没有工地的施工许可证。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"工地的施工许可证\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '不存在', 'relation', '施工许可证', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 11:39:04', NULL, '2024-07-26 11:39:04'); +INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816679768178741249', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我在山东包养了个女人，叫丽丽。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"情妇丽丽\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '包养', 'relation', '情妇小三', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 11:39:44', NULL, '2024-07-26 11:39:44'); 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+INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816680037474029570', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我把房子和车抵押给了张三\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"房子和车子\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '质押或变卖', 'relation', '财物', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 11:40:48', NULL, '2024-07-26 11:40:48'); +INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816680792067067906', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我没有这两辆车的所有权\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"两辆车\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '所有权', 'relation', '财物', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 11:43:48', NULL, '2024-07-26 11:43:48'); +INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816700454041473026', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我借给了张三3万块钱\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"张三\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '出借款项', 'relation', '人', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 13:01:56', NULL, '2024-07-26 13:01:56'); +INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816700619129278465', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:李四借给我5万元\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"李四\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '借款', 'relation', '人', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 13:02:35', NULL, '2024-07-26 13:02:35'); +INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816700749916065794', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:王五借给我5万元\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"5万元\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '欠款', 'relation', '债务金额', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 13:03:06', NULL, '2024-07-26 13:03:06'); +INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816705159454969858', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我给了谢某12万的保证金\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"谢某\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '收取保证金', 'relation', '人', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 13:20:37', NULL, '2024-07-26 13:20:37'); +INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816705257723318273', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我把在市中心的房子给卖掉了,买家名字叫做王小刚\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"王小刚\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '出售房产', 'relation', '人', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 13:21:01', NULL, '2024-07-26 13:21:01'); +INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816705346810335233', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我把宝马车私下里给卖掉了,卖给了王小刚\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"王小刚\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '出售车辆', 'relation', '人', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 13:21:22', NULL, '2024-07-26 13:21:22'); +INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816705600905465858', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我和王小刚签订了关于工程的施工协议\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"王小刚\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '签订施工协议', 'relation', '人', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 13:22:23', NULL, '2024-07-26 13:22:23'); +INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816706154582953985', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我把钱全部藏起来了,藏到了一个秘密的地方\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"秘密的地方\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '藏匿', 'relation', '财物', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 13:24:35', NULL, '2024-08-16 15:05:15'); +INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816706247956549634', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我为了不让王小刚联系到我,我换了手机号码和微信号码\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"手机号码和微信号码\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '变更', 'relation', '联系方式', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 13:24:57', NULL, '2024-08-16 15:06:21'); 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+INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816707097143726082', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我知道事情可能败露了,我就赶紧搬家了,换到了郊区的小区去生活\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"郊区的小区\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '变更', 'relation', '住宅地址', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 13:28:19', NULL, '2024-07-26 13:28:19'); +INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816711552551538690', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我把钱财在英国买了一套别墅\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"英国买了一套别墅\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '境外购置', 'relation', '房产', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 13:46:02', NULL, '2024-07-26 13:46:02'); +INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816711677613101058', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我把钱财全部转移给了我的弟弟\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"小明的弟弟\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '转移财物', 'relation', '人', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 13:46:31', NULL, '2024-07-26 13:46:31'); +INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816712525856559105', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我知道事情可能败露了,我就赶紧搬家了,换到了郊区的小区去生活\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"郊区的小区\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '变更', 'relation', '生活地址', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 13:49:54', NULL, '2024-07-26 13:49:54'); +INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816712666504155137', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我知道事情可能败露了,我就换了工作地点,换到了其他的写字楼\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"其他的写字楼\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '变更', 'relation', '工作地址', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 13:50:27', NULL, '2024-07-26 13:50:27'); +INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816712858561335298', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我知道事情可能败露了,我就往外省逃,逃跑到了海南三亚去了\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"海南三亚\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '逃往', 'relation', '外省', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 13:51:13', NULL, '2024-07-26 13:51:13'); +INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816713178741919746', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我知道事情可能败露了,我逃跑到了美国加州去了\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"美国加州\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '逃往', 'relation', '境外地点', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 13:52:29', NULL, '2024-07-26 13:52:29'); +INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816713341858402306', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我欠了王小刚100万元的欠款\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"100万元的欠款\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '负债', 'relation', '欠款金额', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 13:53:08', NULL, '2024-07-26 13:53:08'); +INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816714020958162946', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我没有为履行这个合同租赁生产场地。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"生产场地\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '未租赁', 'relation', '场地', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 13:55:50', NULL, '2024-07-26 13:55:50'); +INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816714269764276225', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我没有为履行这个合同雇佣任何的操作工人。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"操作工人\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '未雇佣', 'relation', '工人', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 13:56:49', NULL, '2024-07-26 13:56:49'); +INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816715353656315906', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我和王小刚签订了一个关于整体工程承包的先行合同。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"整体工程承包的先行合同\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '签订先行合同', 'relation', '人', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 14:01:08', NULL, '2024-07-26 14:01:08'); +INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816715504118583297', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我和王小刚签订了一个关于整体工程承包的大合同。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"整体工程承包的大合同\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '签订大合同', 'relation', '人', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 14:01:44', NULL, '2024-07-26 14:01:44'); +INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816721447577374722', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我拿到了合同约定的一辆小汽车。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"合同约定的一辆小汽车\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '取得', 'relation', '合同标的物', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 14:25:21', NULL, '2024-07-26 14:25:21'); +INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816722093403721730', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我应该支付500万元,但是我没有支付给他们。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"500万元\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '未付款', 'relation', '金额', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 14:27:55', NULL, '2024-07-26 14:27:55'); +INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816722184768245761', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我感觉我瞒不住了,我就逃跑了,我跑到了外地的酒店藏了起来。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"外地的酒店\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '逃匿', 'relation', '地点', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 14:28:17', NULL, '2024-07-26 14:28:17'); +INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816722293362970625', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我估计变更了手机号码,以和王小刚断绝联系。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"王小刚\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '切断联系', 'relation', '人', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 14:28:42', NULL, '2024-07-26 14:28:51'); +INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816722470912053250', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我把合同里面交付的货物低价变卖给了别人。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"合同里面交付的货物\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '低价变卖', 'relation', '物品', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 14:29:25', NULL, '2024-07-26 14:29:25'); +INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816722565543940097', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我没有能力准备合同约定的保障金。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"合同约定的保障金\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '不具备', 'relation', '保障资金', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 14:29:47', NULL, '2024-07-26 14:29:47'); +INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816722656933629953', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我不具备给小明交付合同约定的货物的条件。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"合同约定的货物\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '不具备', 'relation', '货物', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 14:30:09', NULL, '2024-07-26 14:30:09'); +INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1816722753243238402', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:我没有给小明交付合同约定的货物。\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"合同约定的货物\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '未交付', 'relation', '货物', 'tailEntityType', NULL, '2024-07-26 14:30:32', NULL, '2024-07-26 14:30:32'); +INSERT INTO `note_prompt` VALUES ('1824344044760322050', '信息抽取任务:从源文本内容中根据给定头实体类型、尾实体类型和关系，抽取三元组。\n在信息抽取时，请务必严格遵循以下要求：\n1. 精准理解需要分析的文本内容，确保提取的信息准确无误、合理恰当。\n2. 只提取给定的实体类型和关系，不要提取给定关系和实体之外的三元组。\n3. 遵循常见的语义和逻辑规则，杜绝过度解读或不合理的关系推断。\n4. 示例只是帮助你理解用户预期的三元组提取结果，不要提取示例中的实体和关系。\n5. 提取之后，再检查一遍，提取的实体和关系与给定实体类型和关系对应。\n给定的头实体类型为\"{headEntityType}\";给定的尾实体类型为\"{tailEntityType}\",给定的关系为\"{relation}\"。\n请仔细分析以下的文本内容，精准找出符合给定关系且头尾实体类型相符的三元组，并进行提取。如果没有识别给定的三元组关系，请返回json:{\"result\":[]}。\n---\n示例:\n需要分析提取的示例文本内容如下：\n办案警官问:描述一下事情的经过。 行为人小明答:是的，我知道\n返回结果：{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"小明\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"知道\"}}]}。\n---\n源文本：\n{question}\n{answer}\n---\n返回格式为必须为以下的json格式:\n{\"result\":[{\"headEntity\": {\"type\": \"{headEntityType}\",\"name\":\"提取到的头实体内容1\"},\"relation\": \"{relation}\",\"tailEntity\": {\"type\": \"{tailEntityType}\",\"name\": \"提取到的尾实体内容1\"}}]}', NULL, '行为人', 'headEntityType', '知道', 'relation', '项目不能正常实施', 'tailEntityType', NULL, '2024-08-16 15:14:50', NULL, '2024-08-16 15:14:50'); -- ---------------------------- -- Table structure for note_prompt_type_rel