西安明賦云計算股份有限公司王龍獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉西安明賦云計算股份有限公司申請的專利一種基于大語言模型的文本知識庫分類管理方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120429444B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510926363.6，技術領域涉及：G06F16/353；該發明授權一種基于大語言模型的文本知識庫分類管理方法是由王龍;劉楠;許弘毅設計研發完成，并于2025-07-07向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種基于大語言模型的文本知識庫分類管理方法在說明書摘要公布了：本發明涉及數據處理領域，更具體地，本發明涉及一種基于大語言模型的文本知識庫分類管理方法，方法包括：獲取文本數據集，文本數據集中包含若干文本樣本；獲取預先獲得的大語言模型，將文本數據集中文本樣本分批次輸入到大語言模型中，對大語言模型的網絡參數進行迭代更新完成大語言模型的分類需求訓練，以實現文本知識庫分類處理；在任意一批文本樣本輸入之后，計算干擾程度，獲取差異特征向量，根據差異特征向量計算區分信息關注可信度，根據干擾程度和區分信息關注可信度計算學習率；基于學習率完成網絡參數更新。提高大語言模型的文本分類精度。
本發明授權一種基于大語言模型的文本知識庫分類管理方法在權利要求書中公布了：1.一種基于大語言模型的文本知識庫分類管理方法，其特征在于，包括： 獲取文本數據集，文本數據集中包含若干文本樣本； 獲取預先獲得的大語言模型，將文本數據集中文本樣本分批次輸入到大語言模型中，對大語言模型的網絡參數進行迭代更新完成大語言模型的分類需求訓練，以實現文本知識庫分類處理； 在任意一批文本樣本輸入之后，計算一個類別受另一個類別的干擾程度，所述干擾程度通過一個類別的分類損失占另一個類別的分類損失的比重來體現；獲取該批次中任意一類別的任意一文本樣本與其他類別的差異特征向量，所述差異特征向量表征兩類別的文本樣本的文本向量的差異信息，計算各關注度模塊在該類別的該文本樣本與其他類別的區分信息關注可信度，所述區分信息關注可信度通過差異特征向量和關注度向量的相關性體現，計算各注意力模塊在該類別的該文本樣本下的學習率，所述學習率與區分信息關注可信度、該類別的該文本樣本所屬類別的樣本數量以及干擾程度均負相關；基于學習率完成網絡參數更新。
如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人西安明賦云計算股份有限公司，其通訊地址為：710000 陜西省西安市高新區錦業路6號綠地中央廣場智海3幢11501室；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。
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2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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