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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利基于大模型零样本预测的科教资源关系预测方法及系统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：CN119597936B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202411737967.8，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权基于大模型零样本预测的科教资源关系预测方法及系统是由孙凯;董博;冯伟;师斌;李睿;郑庆华设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大模型零样本预测的科教资源关系预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于大模型零样本预测的科教资源关系预测方法及系统，包括：获取无标注科教资源数据，基于大模型的零样本预测和自检将无标注科教资源数据分为简单样本和困难样本，构成少样本训练集；通过人工对少样本训练集进行标注；根据不同的应用场景选择相应的大模型指令微调算法，在标注好的少样本训练集上进行模型的训练，得到训练好的模型；加载训练好的模型进行自动化的关系抽取，完成关系预测。通过获取无标注的科教资源数据，并利用大模型的零样本预测能力对这些数据进行初步处理。这避免了传统方法中对大量标注数据的依赖，使得在标注数据稀缺的科教领域也能进行有效的关系预测。

本发明授权基于大模型零样本预测的科教资源关系预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于大模型零样本预测的科教资源关系预测方法，其特征在于，包括： 获取无标注科教资源数据，基于大模型的零样本预测和自检将无标注科教资源数据分为简单样本和困难样本，构成少样本训练集； 通过人工对少样本训练集进行标注； 根据不同的应用场景选择相应的大模型指令微调算法，在标注好的少样本训练集上进行模型的训练，得到训练好的模型； 加载训练好的模型进行自动化的关系抽取，完成关系预测； 基于大模型的零样本预测和自检将无标注科教资源数据分为简单样本和困难样本，构成少样本训练集，包括： 零样本预测：已有无标注关系抽取数据集，对于中的每一个样本使用大模型对其进行零样本预测，即，其中表示针对第个样本设计的预测提示； 基于自检的样本划分：随后在大模型零样本预测结果的基础上针对每个样本和关系预测值设计大模型自检提示，并进行大模型自检，即，根据大模型自检的结果将无标注数据集划分为和两个集合，其中表示困难样本，表示简单样本； 不确定度排序：不确定度分别用于衡量中困难样本的困难程度，即，其中表示的最大概率分布；随后，根据每个自检结果的不确定度对困难样本进行排序，选出前个样本作为待标注的训练样本； 高质量训练集的构建：已经选出了个困难样本，通过不确定度对简单样本进行从低到高排序，选择前个简单样本作为正则样本加入训练，最后，选出个待标注的高质量训练样本； 根据不同的应用场景选择相应的大模型指令微调算法包括： 根据不同的应用场景选择相应的大模型指令微调算法，包括全量微调、高效微调LoRA和模型量化微调QLoRA在标注好的少样本训练集上进行模型的训练。

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西安交通大学，其通讯地址为：710049 陕西省西安市碑林区咸宁西路28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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