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龙图腾网获悉重庆浪潮政务云管理运营有限公司申请的专利一种基于大模型的公文要素提取审核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：CN119808759B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202411979484.9，技术领域涉及：G06F40/205；该发明授权一种基于大模型的公文要素提取审核系统是由胡成勇;游娟;吴帅;康凯;袁仕伟;李朋设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大模型的公文要素提取审核系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于大模型的公文要素提取审核系统，包括公文要素提取模块、正文要素提取模块和要素审核模块；所述公文要素提取模块，用于自动化识别和提取公文关键要素的部分；所述正文要素提取模块，用于对公文正文进行解析，以提取出有序且结构化的信息；所述要素审核模块，用于对公文要素进行逐项审核，确保各要素的准确性和完整。本发明具有自动化、智能化公文处理，提高公文要素提取与审核的效率和准确性的优点。

本发明授权一种基于大模型的公文要素提取审核系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的公文要素提取审核系统，其特征在于，包括公文要素提取模块、正文要素提取模块和要素审核模块； 所述公文要素提取模块，用于自动化识别和提取公文关键要素的部分； 所述正文要素提取模块，用于对公文正文进行解析，以提取出有序且结构化的信息； 所述要素审核模块，用于对公文要素进行逐项审核，确保各要素的准确性和完整； 公文要素提取模块是本系统中用于自动化识别和提取公文关键要素的部分，所述公文要素提取模块包括数据预处理、命名实体识别、要素提取与校验、输出与优化的步骤； 数据预处理先收集多种样式的公文文本，再统一格式和清洗数据，将整个公文文本分割成独立的句子或段落； 命名实体识别先定义实体类别，再提取词特征、字符特征、位置特征、词性特征的文本特征，训练NER模型，然后通过NER模型识别出公文文本中的各个实体及其类别； 要素提取与校验根据NER模型的输出，提取出公文中的各个要素，进行规则校验，利用上下文信息对提取的实体进行合理性校验； 输出与优化步骤先将提取的要素及其类别以结构化数据的形式输出，然后提供用户界面，用于用户对提取结果的反馈，系统根据反馈调整NER模型，再通过迁移学习，在预训练的大模型基础上进行微调，通过上下文信息和实体关系网络进行实体消歧，最后通过加权平均的方式结合多个不同的NER模型； 正文要素提取模块对公文正文进行解析，以提取出有序且结构化的信息，包括正文小标题、正文小标题对应的内容、附件标题以及附件内容，包括文本分段与标识、正文小标题对应内容提取、附件标题与内容提取和特殊格式处理的步骤； 文本分段与标识先通过正则表达式将公文正文分割成独立的段落，系统利用上下文信息理解每个小标题下的内容，再通过大模型识别出每个段落的小标题； 对于正文小标题对应内容提取时，系统定位到每个小标题下的内容，提取出与小标题相对应的正文内容，并将其与小标题关联起来，形成结构化的数据； 对于附件标题与内容提取时，系统通过关键词搜索来标识附件或匹配附件相邻位置的内容，并定位到附件的起始位置，然后提取附件标题，提取附件内容时，对于文本型附件，系统将提取附件标题后的所有文本内容；对于非文本型附件，系统将提取附件的文件名信息； 最后处理特殊格式，对于正文或附件中的表格，先将其处理成Markdown格式，然后通过大模型识别表格结构，并提取表格中的信息；对于包含图片的附件，系统将提取图片的描述性文字或图片文件名。

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