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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國(guó)鐵道科學(xué)研究院集團(tuán)有限公司通信信號(hào)研究所;中國(guó)鐵道科學(xué)研究院集團(tuán)有限公司;北京華鐵信息技術(shù)有限公司;北京銳馳國(guó)鐵智能運(yùn)輸系統(tǒng)工程技術(shù)有限公司申請(qǐng)的專利一種基于大語言模型的鐵路報(bào)警處理信息文本識(shí)別方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120067883B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510562952.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/2415；該發(fā)明授權(quán)一種基于大語言模型的鐵路報(bào)警處理信息文本識(shí)別方法是由胡啟正;付榮榮;李剛;張華;楊勇;馬元;史怡;王鵬;孫瑞;劉洋;孫瑞曉;謝智多;樊麗萍;林炳躍;富德佶;崔瑩瑩;付紫彪;王飛;李其昌;張昕鵬;王琳;劉晏伊;閆石;朱超平;劉珍珍;常浩;袁雪冰;楊雨佳;劉逸明;王杉;賈驥;齊臧娃;王世偉;路斌;李瑞辰設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-04-30向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于大語言模型的鐵路報(bào)警處理信息文本識(shí)別方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于大語言模型的鐵路報(bào)警處理信息文本識(shí)別方法，其針對(duì)鐵路報(bào)警處理信息文本識(shí)別過程中存在的問題，提供科學(xué)合理，適用性強(qiáng)，效果佳的方案，用以深入挖掘并分析這些文本數(shù)據(jù)中的有效信息；該方法的框架易于建立，方法易于實(shí)現(xiàn)，其利用大語言模型強(qiáng)大的生成能力對(duì)不同類別的鐵路報(bào)警處理信息文本進(jìn)行擴(kuò)充增強(qiáng)，解決樣本不平衡的問題。并且結(jié)合檢索增強(qiáng)生成技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了輸入提示融合知識(shí)庫(kù)檢索結(jié)果，得到了更強(qiáng)的推理依據(jù)，提高用戶對(duì)數(shù)據(jù)分類模型的可信度以及鐵路報(bào)警處理信息文本分類的準(zhǔn)確性，總體而言，具有科學(xué)合理，適用性強(qiáng)，效果佳等優(yōu)點(diǎn)。

本發(fā)明授權(quán)一種基于大語言模型的鐵路報(bào)警處理信息文本識(shí)別方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于大語言模型的鐵路報(bào)警處理信息文本識(shí)別方法，其特征在于，包括： 對(duì)輸入文本進(jìn)行分析，識(shí)別出輸入文本包含的用戶意圖；所述用戶意圖包括：執(zhí)行數(shù)據(jù)生成任務(wù)或執(zhí)行數(shù)據(jù)分類任務(wù)； 若用戶意圖為執(zhí)行數(shù)據(jù)生成任務(wù)，則根據(jù)輸入文本中包含的數(shù)據(jù)類別信息，從數(shù)據(jù)庫(kù)獲取多個(gè)關(guān)鍵字，并通過第一大語言模型生成鐵路報(bào)警處理信息文本，再結(jié)合設(shè)定的篩選方式，選出最終輸出的鐵路報(bào)警處理信息文本，用于更新數(shù)據(jù)庫(kù)與知識(shí)庫(kù)；其中，所述根據(jù)輸入文本中包含的數(shù)據(jù)類別信息，從數(shù)據(jù)庫(kù)獲取多個(gè)關(guān)鍵字包括：根據(jù)輸入文本中包含的數(shù)據(jù)類別信息，從數(shù)據(jù)庫(kù)獲取對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)類別的所有鐵路報(bào)警處理信息文本；通過端到端的序列標(biāo)注模型分別從每一鐵路報(bào)警處理信息文本中抽取出關(guān)鍵字，最終獲得多個(gè)關(guān)鍵字；所述結(jié)合設(shè)定的篩選方式，選出最終輸出的鐵路報(bào)警處理信息文本包括：通過文本嵌入模型對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的每一鐵路報(bào)警處理信息文本分別進(jìn)行向量化處理，向量化結(jié)果稱為原始數(shù)據(jù)向量，最終獲得多個(gè)原始數(shù)據(jù)向量；對(duì)所有原始數(shù)據(jù)向量進(jìn)行聚類，獲得聚類中心；通過文本嵌入模型對(duì)生成的每一鐵路報(bào)警處理信息文本進(jìn)行向量化處理，獲得的結(jié)果稱為生成數(shù)據(jù)向量，最終獲得多個(gè)生成數(shù)據(jù)向量；通過相似性函數(shù)，分別度量每一生成數(shù)據(jù)向量與聚類中心的相似性；若相似性高于設(shè)定閾值，則保留對(duì)應(yīng)的生成的鐵路報(bào)警處理信息文本；否則，丟棄；所有保留的生成的鐵路報(bào)警處理信息文本即為最終輸出的鐵路報(bào)警處理信息文本； 若用戶意圖為執(zhí)行數(shù)據(jù)分類任務(wù)，則獲取更新后的知識(shí)庫(kù)，利用檢索增強(qiáng)生成技術(shù)并結(jié)合輸入文本，生成輸入提示信息，利用第二大語言模型根據(jù)輸入提示信息對(duì)所述輸入文本進(jìn)行分類。

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