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龙图腾网获悉华东交通大学申请的专利一种大语言模型生成数据增强的隐式篇章关系识别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：CN119378563B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202411946424.7，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权一种大语言模型生成数据增强的隐式篇章关系识别方法是由邬昌兴;揭梦瑶;底兴美设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种大语言模型生成数据增强的隐式篇章关系识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种大语言模型生成数据增强的隐式篇章关系识别方法，基于大语言模型的数据生成模块利用预定义的提示引导大语言模型在原始实例的基础上分别生成多样性增强的实例和上下文增强的实例，基于预训练模型的编码模块用于编码实例中各论元的初始语义矩阵表示，多级交互模块基于双向注意力机制建模原始实例与数据增强实例之间的交互，分别得到原始实例的最终语义向量表示、多样性增强后实例的最终语义向量表示和上下文增强后实例的最终语义向量表示，动态分类模块分别以三种最终语义向量表示作为输入进行分类，并选择可信度最高的分类结果作为最终预测结果。本发明能够解决现有技术实用性不强、理解不够准确的问题。

本发明授权一种大语言模型生成数据增强的隐式篇章关系识别方法在权利要求书中公布了：1.一种大语言模型生成数据增强的隐式篇章关系识别方法，其特征在于，应用于隐式篇章关系识别模型，所述隐式篇章关系识别模型包括基于大语言模型的数据生成模块、基于预训练模型的编码模块、多级交互模块和动态分类模块；所述方法包括：基于大语言模型的数据生成模块利用多样性增强提示，在原始实例的基础上，得到多样性增强的实例，并利用上下文增强提示，在原始实例的基础上，得到上下文增强的实例；在基于预训练模型的编码模块中，通过预训练语言模型对原始实例进行编码，得到原始论元的初始语义矩阵表示，且通过预训练语言模型对多样性增强的实例进行编码，得到多样性增强论元的初始语义矩阵表示，以及通过预训练语言模型对上下文增强的实例进行编码，得到上下文增强论元的初始语义矩阵表示；在多级交互模块中，利用原始论元的初始语义矩阵表示，通过双向注意力机制建模原始论元之间的交互，得到原始实例的最终语义向量表示，且利用原始论元的初始语义矩阵表示和多样性增强论元的初始语义矩阵表示，通过双向注意力机制建模原始论元和多样性增强论元之间的交互，得到多样性增强后实例的最终语义向量表示，以及利用原始论元的初始语义矩阵表示和上下文增强论元的初始语义矩阵表示，通过双向注意力机制建模原始论元和上下文增强论元之间的交互，得到上下文增强后实例的最终语义向量表示；动态分类模块包括第一分类层、第二分类层和第三分类层，第一分类层基于原始实例的最终语义向量表示进行分类，第二分类层基于多样性增强后实例的最终语义向量表示进行分类，第三分类层基于上下文增强后实例的最终语义向量表示进行分类，分别计算得到三种分类结果，从三种分类结果中选择可信度最高的分类结果作为最终预测结果。

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华东交通大学，其通讯地址为：330000 江西省南昌市经济技术开发区双港东大街808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”。