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          中國科學(xué)院文獻(xiàn)情報(bào)中心王猛獲國家專利權(quán)

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          龍圖騰網(wǎng)獲悉中國科學(xué)院文獻(xiàn)情報(bào)中心申請的專利一種基于掩碼機(jī)制的大模型文本逆向推理增強(qiáng)方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號為:CN120146189B

          龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-02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?zhí)?專利號為:202510215513.2,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06N5/04;該發(fā)明授權(quán)一種基于掩碼機(jī)制的大模型文本逆向推理增強(qiáng)方法是由王猛;謝靖;李涵昱;于改紅;林歆;張夢婷;黎洋;張廣寅設(shè)計(jì)研發(fā)完成,并于2025-02-26向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

          一種基于掩碼機(jī)制的大模型文本逆向推理增強(qiáng)方法在說明書摘要公布了:本發(fā)明公開了一種基于掩碼機(jī)制的大模型文本逆向推理增強(qiáng)方法,涉及文本推理技術(shù)領(lǐng)域,包括:以ModernBERT模型為底層架構(gòu)進(jìn)行微調(diào)訓(xùn)練,構(gòu)建知識抽取大模型,進(jìn)行細(xì)粒度知識抽取,確定抽取知識;根據(jù)抽取知識,構(gòu)建逆向推理指令數(shù)據(jù)集;引入掩碼機(jī)制,構(gòu)建基于逆向推理的提示詞工程;根據(jù)逆向推理指令數(shù)據(jù)集與提示詞工程,對知識抽取大模型進(jìn)行增強(qiáng)訓(xùn)練,獲取知識抽取增強(qiáng)模型,其中,知識抽取增強(qiáng)模型以文本掩碼后的逆向推理為輸出。本發(fā)明解決現(xiàn)有技術(shù)在知識抽取和文本推理任務(wù)中,缺乏有效的逆向推理驗(yàn)證能力,導(dǎo)致推理結(jié)果的準(zhǔn)確性低的技術(shù)問題達(dá)到提升模型在文本推理中的逆向推理驗(yàn)證能力,提高推理結(jié)果的準(zhǔn)確性的技術(shù)效果。

          本發(fā)明授權(quán)一種基于掩碼機(jī)制的大模型文本逆向推理增強(qiáng)方法在權(quán)利要求書中公布了:1.一種基于掩碼機(jī)制的大模型文本逆向推理增強(qiáng)方法,其特征在于,所述方法包括: 以ModernBERT模型為底層架構(gòu)進(jìn)行微調(diào)訓(xùn)練,構(gòu)建知識抽取大模型,針對科技文獻(xiàn)進(jìn)行細(xì)粒度知識抽取,確定抽取知識; 根據(jù)所述抽取知識,構(gòu)建逆向推理指令數(shù)據(jù)集,其中,所述逆向推理指令數(shù)據(jù)集以三元組形式構(gòu)成; 引入掩碼機(jī)制,構(gòu)建基于逆向推理的提示詞工程,其中,所述掩碼機(jī)制為原因遮掩與結(jié)果保留,所述提示詞工程為掩碼前后的掩碼語句-原語句的映射; 根據(jù)所述逆向推理指令數(shù)據(jù)集與所述提示詞工程,對所述知識抽取大模型進(jìn)行增強(qiáng)訓(xùn)練,獲取知識抽取增強(qiáng)模型,其中,所述知識抽取增強(qiáng)模型以文本掩碼后的逆向推理為輸出; 根據(jù)所述抽取知識,構(gòu)建逆向推理指令數(shù)據(jù)集,包括: 設(shè)定指令調(diào)整數(shù)據(jù)集的表征結(jié)構(gòu),其中,以三元組結(jié)構(gòu)的instruction-input-output為表征結(jié)構(gòu); 根據(jù)所述表征結(jié)構(gòu),對所述抽取知識進(jìn)行知識結(jié)構(gòu)調(diào)整,構(gòu)建所述逆向推理指令數(shù)據(jù)集,其中,所述逆向推理指令數(shù)據(jù)集與多種語料類型相對應(yīng),至少包含研究方法類、研究目的類、創(chuàng)新點(diǎn)類與研究價(jià)值類; instruction包含推理任務(wù)定義與任務(wù)原文關(guān)鍵依據(jù);input包含細(xì)粒度知識;output包含原文抽取語句。

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