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龍圖騰網獲悉神州醫療科技股份有限公司申請的專利一種大模型檢索增強生成中關于文檔切分效果評估的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：CN119761377B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-16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：202411868956.3，技術領域涉及：G06F40/30；該發明授權一種大模型檢索增強生成中關于文檔切分效果評估的方法是由白焜太;王蕾;周文仲;楊雅婷;許娟;史文釗設計研發完成，并于2024-12-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種大模型檢索增強生成中關于文檔切分效果評估的方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種大模型檢索增強生成中關于文檔切分效果評估的方法，涉及文檔切分技術領域，方法包括：獲取待評估文檔的進行切分處理后得到的切分對，按照順序將切分對輸入至通用語義模型中，得到每個切分對對應的目標評價值，基于評價值與效果等級對應關系，確定所有目標評價值對應的目標效果等級；通用語義模型的訓練過程具體為：對訓練文檔進行切分得到至少兩個原始切塊；對任一原始切塊進行隨機切分，得到預設個數的切片；按照語義是否存在相關性進行標注，得到n組訓練樣本；計算任一組訓練樣本對應的目標相關性分數以及目標分離性分數，確定該訓練樣本對應的評價值。本發明可以反饋每個文檔對應的分割效果的評分也可以有助于輔助文檔切分。

本發明授權一種大模型檢索增強生成中關于文檔切分效果評估的方法在權利要求書中公布了：1.一種大模型檢索增強生成中關于文檔切分效果評估的方法，其特征在于，包括： 獲取待評估文檔的進行切分處理后得到的切分對，按照順序將所述切分對輸入至通用語義模型中，得到每個切分對對應的目標評價值，基于評價值與效果等級對應關系，確定所有目標評價值對應的目標效果等級； 所述通用語義模型的訓練過程具體為： 獲取訓練文檔，對所述訓練文檔進行切分得到至少兩個原始切塊； 對任一原始切塊進行隨機切分，得到預設個數的切片； 按照語義是否存在相關性，對任一兩個原始切塊、任一兩個切片以及任一原始切塊與任一切片的組合進行標注，得到n組訓練樣本； 計算任一組訓練樣本對應的目標相關性分數以及目標分離性分數，基于相關性分數權重以及分離性分數權重，確定該訓練樣本對應的評價值； 對待評估文檔進行切分的過程具體為： 第一種、按照段落，對待評估文檔進行段落切分，對于切分后得到的任一段落，按照句號或分號，對該段落進行語句切分，實時判斷切分得到的語句的語句長度，并與語句對應的序號標識進行關聯記錄，生成語句長度記錄表，確定不同類別的文檔對應的長度切分范圍，基于當前待評估文檔的類別，確定目標長度切分范圍，按照目標長度切分范圍，對語句長度記錄表中的語句長度進行等級劃分，確定每個等級對應的序號標識，按照該等級對應的劃分個數，對在該等級下的每個序號標識對應的語句按照劃分個數進行切片劃分，得到每個序號標識對應的切片結果； 其中，確定不同類別的文檔對應的長度切分范圍的過程具體為： 通過調取歷史數據庫中不同類別的歷史文檔，確定每個類別的歷史文檔對應切片結果，對切片結果進行整合，確定兩個切片結果對應的歷史語句長度，三個切片結果對應的歷史語句長度；并根據統計結果，確定每個類別的文檔對應的生成切分長度對應表； 針對切分長度對應表的使用，通過確定待評估文檔的類別，調用對應類別的切分長度對應表，在切分長度對應表中可以得到不同個數切片對應的長度范圍，即上文提及的目標長度切分范圍，實時比較語句長度對應的目標長度切分范圍，并根據對應的切分個數，完成對于該語句長度對應的語句的切分； 第二種、按照段落，對待評估文檔進行段落切分，確定固定切分長度，根據固定切分長度對任一段落進行切分得到至少兩個切塊；需要進一步說明的是，按照固定切分長度進行切分的過程中，若存在在切分過程中，切分得到的切塊中存在逗號或頓號時，需重新進行切分，即，按照逗號或頓號進行切分，并在切分后，以逗號或頓號后的第一個文字內容開始重新按照固定切分長度進行切分；對于切分得到的每個結果，按照第一種方式中的切片方式進行切片處理； 基于評價值與效果等級對應關系，確定所有目標評價值對應的目標效果等級的過程具體為： 根據所有目標評價值以及每個切分對對應的目標相關性分數，確定所有目標評價值的總和，即總評價值，確定所述總評價值在所述評價值與效果等級對應關系中對應的目標效果等級； 確定所有目標評價值的總和的過程具體為： 其中，score為總評價值，rel_scorei為第i組訓練樣本對應的目標相關性分數，weight_scorei為第i組訓練樣本對應的評價值。

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