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龙图腾网恭喜山东旗帜信息有限公司申请的专利一种基于大模型的文档知识元抽取方法、设备及介质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：CN119938946B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202510412502.3，技术领域涉及：G06F16/38；该发明授权一种基于大模型的文档知识元抽取方法、设备及介质是由邱瀚;李栋;胡中波;马强;刘斌;于文才;杜明本;寇燕明设计研发完成，并于2025-04-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大模型的文档知识元抽取方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本说明书实施例公开了一种基于大模型的文档知识元抽取方法、设备及介质，涉及知识图谱技术领域，用于解决现有方式准确性差解释性低的问题。方法包括：基于多源接口获取指定领域的原始文档，以根据各原始文档的文档内容与文档领域进行词性标注和命名实体识别的处理，以获得标准化文档；收集相对应的领域术语，构建对应领域知识图谱，并将其实体与关系，映射到低维向量空间进行数据扩增；根据扩增后的领域知识图谱输入预置大模型，以基于预置策略对预置大模型进行领域微调，获得领域适配模型；将指定领域的待抽取文档输入领域适配模型，以抽取待抽取文档的知识元，并基于各知识元所对应的注意力分数筛选重要知识元，进行可视化展示。

本发明授权一种基于大模型的文档知识元抽取方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的文档知识元抽取方法，其特征在于，所述方法包括： 基于多源接口获取指定领域的原始文档，以根据各原始文档的文档内容与文档领域进行词性标注和命名实体识别的处理，以获得标准化文档；其中，所述文档领域包含于所述指定领域范围内； 收集与所述文档领域相对应的领域术语，构建对应领域知识图谱，并将所述对应领域知识图谱中的实体与关系，映射到低维向量空间进行数据扩增； 根据扩增后的领域知识图谱输入预置大模型，以基于迁移学习与主动学习相结合的策略对所述预置大模型进行领域微调，获得领域适配模型； 将所述指定领域的待抽取文档输入所述领域适配模型，以抽取所述待抽取文档的知识元，并基于各知识元所对应的注意力分数筛选重要知识元，进行可视化展示； 根据扩增后的领域知识图谱输入预置大模型，以基于迁移学习与主动学习相结合的策略对所述预置大模型进行领域微调，获得领域适配模型，具体包括： 收集不同领域的已有知识图谱，以将所述已有知识图谱与所述扩增后的领域知识图谱映射到低维向量空间，在所述低维向量空间内基于各向量之间的相似度，确定不同领域的语义相似实体与关系相似实体； 基于预置对比学习目标函数对所述语义相似实体与关系相似实体进行对比学习，以获取各已有知识图谱内与所述扩增后的领域知识图谱相关联的知识数据，以基于所述知识数据的向量表示迁移所述知识数据到所述扩增后的领域知识图谱，获得迁移后的领域知识图谱； 基于所述预置大模型的输入格式，对所述迁移后的领域知识图谱进行解析转换，以将所述迁移后的领域知识图谱与所述预置大模型的输入层进行适配； 基于所述预置大模型的已有模型参数对转换后的领域知识图谱进行预测，以通过计算预测概率的熵值确定预测结果中的不确定样本作为主动学习的候选样本； 基于所述候选样本对所述预置大模型进行训练，以迭代更新所述预置大模型的已有模型参数，获得符合要求的领域适配模型。

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