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龙图腾网获悉广州数说故事信息科技有限公司申请的专利一种基于实体大模型知识注入的大模型三元组抽取方法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：CN120067338B 。

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：202411892736.4，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权一种基于实体大模型知识注入的大模型三元组抽取方法是由徐亚波;李旭日;何宇轩;黄于晏设计研发完成，并于2024-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于实体大模型知识注入的大模型三元组抽取方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于实体大模型知识注入的大模型三元组抽取方法，包括以下步骤：获取待提取三元组的输入文本和任务提示词；将所述输入文本输入预训练好的实体识别大模型中，得到所述输入文本的实体信息，所述实体信息包括所述输入文本的实体和实体位置；将所述输入文本、任务提示词和实体信息输入预训练好的三元组抽取大模型，得到输入文本的三元组抽取结果。本发明通过将实体识别模型的输出注入到大模型中，增强了大模型在长文本处理和细节查询方面的能力，同时通过特殊设计的数据和三阶段训练策略提高了模型的泛化能力，减少实体抽取的幻觉。

本发明授权一种基于实体大模型知识注入的大模型三元组抽取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于实体大模型知识注入的大模型三元组抽取方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待提取三元组的输入文本和任务提示词； 将所述输入文本输入预训练好的实体识别大模型中，得到所述输入文本的实体信息，所述实体信息包括所述输入文本的实体和实体位置； 将所述输入文本、任务提示词和实体信息输入预训练好的三元组抽取大模型，得到输入文本的三元组抽取结果； 所述预训练好的实体识别大模型和预训练好的三元组抽取大模型，训练过程包括： 构建第一训练集，所述第一训练集包括输入文本、三元组提取提示词和实体信息； 利用所述第一训练集训练三元组抽取大模型，得到预训练好的三元组抽取大模型； 构建第二训练集，所述第二训练集包括输入文本和实体提取提示词； 利用所述第二训练集训练实体识别大模型，得到初步训练好的实体识别大模型； 将初步训练好的实体识别大模型的输出与所述预训练好的三元组抽取大模型的输入连接，冻结所述预训练好的三元组抽取大模型的参数； 构建第三训练集，所述第三训练集包括输入文本、三元组提取提示词和实体信息，且第三训练集的数据与第一训练集的数据均不同； 利用所述第三训练集训练连接后的初步训练好的实体识别大模型的输出与所述预训练好的三元组抽取大模型，得到预训练好的实体识别大模型； 利用所述第一训练集训练三元组抽取大模型，得到预训练好的三元组抽取大模型，包括： 在预设的第一大模型中引入第一LoRa模块，并加入文本嵌入层，得到三元组抽取大模型； 将所述第一训练集中的输入文本和三元组提取提示词直接输入预设的大模型的主干网络中，将所述第一训练集中的实体信息通过所述文本嵌入层转换为文本嵌入表示后输入预设的大模型的主干网络中进行训练，其中，训练时冻结预设的大模型的主干网络的参数，只微调所述文本嵌入层和LoRa模块的参数； 在训练过程中，首先使用第一损失函数计算当前三元组抽取大模型参数下的预测值与真实值之间的误差，然后通过反向传播算法计算第一损失函数关于每个参数的梯度； 根据计算出的梯度和预设的学习率，使用梯度下降或其变体优化算法更新三元组抽取大模型的参数，直到三元组抽取大模型的第一损失函数小于预设值或达到预设的迭代次数，得到预训练好的三元组抽取大模型。

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