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龙图腾网获悉中国科学院文献情报中心申请的专利一种基于掩码机制的大模型文本逆向推理增强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：CN120146189B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510215513.2，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权一种基于掩码机制的大模型文本逆向推理增强方法是由王猛;谢靖;李涵昱;于改红;林歆;张梦婷;黎洋;张广寅设计研发完成，并于2025-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于掩码机制的大模型文本逆向推理增强方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于掩码机制的大模型文本逆向推理增强方法，涉及文本推理技术领域，包括：以ModernBERT模型为底层架构进行微调训练，构建知识抽取大模型，进行细粒度知识抽取，确定抽取知识；根据抽取知识，构建逆向推理指令数据集；引入掩码机制，构建基于逆向推理的提示词工程；根据逆向推理指令数据集与提示词工程，对知识抽取大模型进行增强训练，获取知识抽取增强模型，其中，知识抽取增强模型以文本掩码后的逆向推理为输出。本发明解决现有技术在知识抽取和文本推理任务中，缺乏有效的逆向推理验证能力，导致推理结果的准确性低的技术问题达到提升模型在文本推理中的逆向推理验证能力，提高推理结果的准确性的技术效果。

本发明授权一种基于掩码机制的大模型文本逆向推理增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于掩码机制的大模型文本逆向推理增强方法，其特征在于，所述方法包括： 以ModernBERT模型为底层架构进行微调训练，构建知识抽取大模型，针对科技文献进行细粒度知识抽取，确定抽取知识； 根据所述抽取知识，构建逆向推理指令数据集，其中，所述逆向推理指令数据集以三元组形式构成； 引入掩码机制，构建基于逆向推理的提示词工程，其中，所述掩码机制为原因遮掩与结果保留，所述提示词工程为掩码前后的掩码语句-原语句的映射； 根据所述逆向推理指令数据集与所述提示词工程，对所述知识抽取大模型进行增强训练，获取知识抽取增强模型，其中，所述知识抽取增强模型以文本掩码后的逆向推理为输出； 根据所述抽取知识，构建逆向推理指令数据集，包括： 设定指令调整数据集的表征结构，其中，以三元组结构的instruction-input-output为表征结构； 根据所述表征结构，对所述抽取知识进行知识结构调整，构建所述逆向推理指令数据集，其中，所述逆向推理指令数据集与多种语料类型相对应，至少包含研究方法类、研究目的类、创新点类与研究价值类； instruction包含推理任务定义与任务原文关键依据；input包含细粒度知识；output包含原文抽取语句。

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