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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利基于大语言模型的引文文本自动分类方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116561311B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310440257.8，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权基于大语言模型的引文文本自动分类方法是由任檐雨设计研发完成，并于2023-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大语言模型的引文文本自动分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大语言模型的引文文本自动分类方法，包括：获取待分析的被引文献全文及其施引文献全文，并对其进行数据预处理；利用大语言模型提炼被引文献中的关键信息；将提炼的关键信息以及得到的引文文本信息输入到BERT模型提取相应的特征，将提取的特征以及数据预处理中得到的引用位置特征进行集合并采用集合的特征对用于分类任务的多层感知机分类模型进行训练；将待分类的引文文本经过上述步骤提取特征后，将特征进行集合并输入到训练完成的多层感知机分类模型中对引文文本的引用对象标签和引用功能标签进行预测，并根据引用对象标签和引用功能标签对引文文本进行分类。本发明大大提升了引文文本分类准确率。

本发明授权基于大语言模型的引文文本自动分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的引文文本自动分类方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、获取待分析的被引文献全文及其施引文献全文，并对其进行数据预处理； 步骤2、利用大语言模型提炼被引文献中的关键信息； 步骤3、将步骤2提炼的关键信息以及步骤1中得到的引文文本信息输入到BERT模型提取相应的特征，将提取的特征以及步骤1中得到的引用位置特征进行集合并采用集合的特征对用于分类任务的多层感知机分类模型MLP进行训练； 步骤4、将待分类的引文文本经过步骤1和步骤2的处理并经步骤3提取特征后将特征进行集合并输入到训练完成的多层感知机分类模型MLP中对引文文本的引用对象标签和引用功能标签进行预测，并根据引用对象标签和引用功能标签对引文文本进行分类； 其中，步骤1具体包括： S1.1、从数据库中获取待分析的被引文献全文及其对应的施引文献全文，删除无法获取全文的文献； S1.2、将施引文献全文PDF转化为TXT格式的文本，保留引用标记； S1.3、利用正则表达式匹配引用标记的方法获取施引文献中的引文内容和引用位置，得到引文文本集合，其中，表示第条样本中的引文文本；表示第条样本中的被引文献内容；表示引文文本在施引文献中的引用位置特征向量；表示引用功能标签，标签均来自人工标注；表示样本总数； 步骤2中提取的关键信息包括被引文献的背景、方法和结论。

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