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龙图腾网获悉山东征途信息科技股份有限公司申请的专利基于大模型的非结构化文本数据智能分析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：CN121328569B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511882356.7，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权基于大模型的非结构化文本数据智能分析方法及系统是由王征;刘帅;王波;闫文忠;陈明设计研发完成，并于2025-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大模型的非结构化文本数据智能分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及基于大模型的非结构化文本数据智能分析方法及系统。方法包括：获取待分析的非结构化文本数据，并进行清洗与分词处理，得到若干候选词；计算每个候选词的全局常规干扰度；基于所述全局常规干扰度，计算每个候选词的故障语义特异性因子；确定候选词在TextRank算法中的节点初始权重；基于所述节点初始权重运行TextRank算法，提取得到隐性故障链摘要；将所述隐性故障链摘要输入大模型，指令所述大模型进行故障演变分析并输出维修建议。本发明通过干扰度抑制、语义因子增强以及动态熵分析，优化关键词提取，从而更准确地识别故障词汇，提升大模型输入质量与故障分析可靠性。

本发明授权基于大模型的非结构化文本数据智能分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于大模型的非结构化文本数据智能分析方法，其特征在于，包括： 获取待分析的非结构化文本数据，并进行清洗与分词处理，得到若干候选词，并将清洗后的非结构化文本数据划分为多个时间窗口； 计算每个候选词的全局常规干扰度，所述全局常规干扰度与每个候选词在所有时间窗口内的总出现频次呈正相关，与每个候选词在所有时间窗口内的出现频次的标准差呈负相关； 基于所述全局常规干扰度，计算每个候选词的故障语义特异性因子，所述故障语义特异性因子与每个候选词的字符长度呈正相关，与所述全局常规干扰度、每个候选词在词共现网络中的邻接节点的分布熵呈负相关； 对所述故障语义特异性因子进行归一化处理，将归一化结果作为对应候选词在TextRank算法中的节点初始权重； 基于所述节点初始权重运行TextRank算法，提取得到隐性故障链摘要； 将所述隐性故障链摘要输入大模型，指令所述大模型进行故障演变分析并输出维修建议。

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山东征途信息科技股份有限公司，其通讯地址为：271600 山东省泰安市肥城市工业三路科技孵化器大楼A座5018室；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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