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龙图腾网获悉厦门理工学院申请的专利基于多LoRA级联策略的HTML信息提取方法、装置、设备和介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120296275B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510757602.X，技术领域涉及：G06F16/958；该发明授权基于多LoRA级联策略的HTML信息提取方法、装置、设备和介质是由卢萍;罗德旺;戴彬;林开标设计研发完成，并于2025-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多LoRA级联策略的HTML信息提取方法、装置、设备和介质在说明书摘要公布了：基于多LoRA级联策略的HTML信息提取方法、装置、设备和介质，涉及HTML信息抽取技术领域。信息提取方法包含：获取文档并输入大语言模型。大语言模型判断是否包含表格。若包含表格，则调用表格处理LoRA适配器提取表格内容并转换为伪自然语言描述，以及调用文本处理逻辑模块提取表格的相邻文本上下文，然后进行语义整合，获取第一文本信息。若不包含表格，则调用表格处理LoRA适配器的文本处理模块提取文本内容，获取第一文本信息。调用关键信息提取LoRA适配器，从第一文本信息中提取结构化键值对，以生成JSON数据。调用嵌套结构化生成模块将JSON数据转化为多层嵌套JSON格式的目标序列。

本发明授权基于多LoRA级联策略的HTML信息提取方法、装置、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多LoRA级联策略的HTML信息提取方法，其特征在于，适于通过配备有文本处理逻辑模块、表格处理LoRA适配器、关键信息提取LoRA适配器和嵌套结构化生成模块的大语言模型来执行； 所述信息提取方法包含： 获取HTML文档并输入大语言模型； 所述大语言模型判断HTML文档是否包含表格； 若HTML文档包含表格，则调用所述表格处理LoRA适配器对表格内容进行结构化提取并转换为伪自然语言描述，以及调用文本处理逻辑模块提取表格的相邻文本上下文，然后进行语义整合，获取第一文本信息； 若HTML文档不包含表格，则调用表格处理LoRA适配器的文本处理模块提取文本内容并保留原始段落结构，获取第一文本信息； 调用关键信息提取LoRA适配器，基于预定义的字段列表从所述第一文本信息中提取结构化键值对，并根据所述结构化键值对生成扁平化的JSON数据； 调用所述嵌套结构化生成模块，将所述JSON数据转化为符合业务逻辑的多层嵌套JSON格式的目标序列，以存储至文件系统支持后续业务系统调用; 表格处理LoRA适配器的微调过程为： 加载预训练大语言模型（LLM）并冻结其基础权重，仅启用表格处理LoRA适配器的低秩矩阵参数和进行训练；其中，为分解后的基矩阵、为分解后的系数矩阵、为表格处理LoRA适配器的权重矩阵； 输入第一训练数据和第一训练指令； 以将多维度交叉的表格内容转换为符合逻辑的文本信息为优化目标，采用反向传播更新表格处理LoRA适配器参数； 反向传播更新表格处理LoRA适配器参数的步骤为： 根据所述第一训练数据、第一训练指令，以及模型输出的内容，生成第一序列概率分布；；式中，表示概率、表示在位置已经生成的目标内容、表示输入文本、表示指令、和分别为不同的两个词组的序号、为输出目标内容中的第个元素； 根据所述第一序列概率分布计算第一损失函数；；式中，为损失函数、输出目标内容的元素数量、为真实标注序列、表示到位置的内容的真实标注； 根据所述第一损失函数更新和；；式中，为学习率、表示偏微分； 根据更新后的和，更新启用表格处理LoRA适配器的大语言模型的权重；；式中，为启用表格处理LoRA适配器的大语言模型的权重、为大语言模型的基础权重、为第一训练数据。

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