昆明理工大学;云南锡业股份有限公司锡业分公司王青旺获国家专利权
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龙图腾网获悉昆明理工大学;云南锡业股份有限公司锡业分公司申请的专利基于多个大语言模型协同的超关系抽取方法及其应用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：CN120450089B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510952006.7，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权基于多个大语言模型协同的超关系抽取方法及其应用是由王青旺;朱秋百;袁海滨;李朝辉;刘庆东;刘艺;沈韬设计研发完成，并于2025-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于多个大语言模型协同的超关系抽取方法及其应用在说明书摘要公布了：本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于多个大语言模型协同的超关系抽取方法及其应用。借助大语言模型自身强大的学习能力来优化作为抽取规则的抽取提示词，并赋予其修正机制来修正所生成超关系，不需要通过监督学习进行模型的微调参数，即可实现快速、准确的文本超关系抽取。旨在解决如何提升对文本的超关系提取效率的问题。
本发明授权基于多个大语言模型协同的超关系抽取方法及其应用在权利要求书中公布了：1.一种基于多个大语言模型协同的超关系抽取方法，其特征在于，所述大语言模型包括提示词优化模型，超关系抽取模型和修正模型，所述方法包括以下步骤： 预设置抽取提示词、优化提示词和修正提示词； 获取待抽取文本，将所述待抽取文本和所述优化提示词输入至所述提示词优化模型，以供所述提示词优化模型基于所述优化提示词分析所述待抽取文本中的内容生成提示词优化内容； 获取所述提示词优化内容，根据所述提示词优化内容更新所述抽取提示词，得到优化抽取提示词； 将所述优化抽取提示词和所述待抽取文本输入至所述超关系抽取模型，以供所述超关系抽取模型根据所述优化抽取提示词抽取所述待抽取文本中的超关系； 获取超关系并将其作为初始超关系，将所述初始超关系和所述修正提示词输入至所述修正模型，以供所述修正模型基于所述修正提示词对所述初始超关系进行校对，得到修正超关系并输出。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人昆明理工大学;云南锡业股份有限公司锡业分公司，其通讯地址为：650031 云南省昆明市一二一大街文昌路68号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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