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申请/专利权人：大连理工大学
申请日：2024-04-12
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118246534A
主分类号：G06N5/022
分类号：G06N5/022;G06F16/31;G06F16/33;G06F40/279;G06F40/151;G06F40/30;G06F40/126;G06Q50/18;G06N3/126;G06N3/0499;G06N3/08
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本发明提供了一种基于大语言模型的技术融合机会预测方法，属于信息技术和人工智能领域。本发明通过大语言模型与专利技术融合进化算法EALM为创新技术的预测提供新范式，以专利技术基因为出发点，使用大语言模型进行专利技术层面的知识表征与融合，并结合进化算法EALM进行技术融合机会搜索与预测。本发明在文本语义、组合结果等方面具有显著优势，尤其通过对专利文本语义信息进行编码后，再经过大语言模型概念融合后解码，所得的技术融合机会预测文本十分优质，发现合理组合的概率也得到大幅度提升，为技术创新提供新的发展动力。
主权项：1.一种基于大语言模型的技术融合机会预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1：获取目标领域的专利数据并进行数据预处理，得到目标领域的专利文本数据集；S2：从微观、中观、宏观三个层面在目标领域的专利文本数据集中进行基于大语言模型的专利技术基因提取与表示；其中，微观层面的专利技术基因为专利文本语义信息矩阵，用于后续进化算法中的适应度评价；中观层面的专利技术基因为同一专利族群的多项专利组合，作为后续进化算法的输入；宏观层面的专利技术基因为不同领域的专利技术组合，用于将后续进化算法的最终代的最优层级个体解释成专利基因名和技术融合预测文本；S3：设计一种基于大语言模型的专利技术融合进化算法EALM进行技术融合机会预测；所述EALM包括种群初始化、适应度评价、选择、交叉、变异、形成新一代种群和终止条件；S4：将专利技术融合进化算法EALM最终代的最优层级个体通过大语言模型进行基因名的融合得到新基因名，并根据新基因名进行解释，作为技术融合机会预测文本。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连理工大学 一种基于大语言模型的技术融合机会预测方法
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