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龍圖騰網獲悉武漢大學申請的專利基于大語言模型的引文文本自動分類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：CN116561311B 。

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：202310440257.8，技術領域涉及：G06F16/35；該發明授權基于大語言模型的引文文本自動分類方法是由任檐雨設計研發完成，并于2023-04-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于大語言模型的引文文本自動分類方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于大語言模型的引文文本自動分類方法，包括：獲取待分析的被引文獻全文及其施引文獻全文，并對其進行數據預處理；利用大語言模型提煉被引文獻中的關鍵信息；將提煉的關鍵信息以及得到的引文文本信息輸入到BERT模型提取相應的特征，將提取的特征以及數據預處理中得到的引用位置特征進行集合并采用集合的特征對用于分類任務的多層感知機分類模型進行訓練；將待分類的引文文本經過上述步驟提取特征后，將特征進行集合并輸入到訓練完成的多層感知機分類模型中對引文文本的引用對象標簽和引用功能標簽進行預測，并根據引用對象標簽和引用功能標簽對引文文本進行分類。本發明大大提升了引文文本分類準確率。

本發明授權基于大語言模型的引文文本自動分類方法在權利要求書中公布了：1.一種基于大語言模型的引文文本自動分類方法，其特征在于，包括如下步驟： 步驟1、獲取待分析的被引文獻全文及其施引文獻全文，并對其進行數據預處理； 步驟2、利用大語言模型提煉被引文獻中的關鍵信息； 步驟3、將步驟2提煉的關鍵信息以及步驟1中得到的引文文本信息輸入到BERT模型提取相應的特征，將提取的特征以及步驟1中得到的引用位置特征進行集合并采用集合的特征對用于分類任務的多層感知機分類模型MLP進行訓練； 步驟4、將待分類的引文文本經過步驟1和步驟2的處理并經步驟3提取特征后將特征進行集合并輸入到訓練完成的多層感知機分類模型MLP中對引文文本的引用對象標簽和引用功能標簽進行預測，并根據引用對象標簽和引用功能標簽對引文文本進行分類； 其中，步驟1具體包括： S1.1、從數據庫中獲取待分析的被引文獻全文及其對應的施引文獻全文，刪除無法獲取全文的文獻； S1.2、將施引文獻全文PDF轉化為TXT格式的文本，保留引用標記； S1.3、利用正則表達式匹配引用標記的方法獲取施引文獻中的引文內容和引用位置，得到引文文本集合，其中，表示第條樣本中的引文文本；表示第條樣本中的被引文獻內容；表示引文文本在施引文獻中的引用位置特征向量；表示引用功能標簽，標簽均來自人工標注；表示樣本總數； 步驟2中提取的關鍵信息包括被引文獻的背景、方法和結論。

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武漢大學，其通訊地址為：430072 湖北省武漢市武昌區八一路299號；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”。