苏州大学李俊涛获国家专利权
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龙图腾网获悉苏州大学申请的专利一种基于归因文本的模型训练方法、系统及信息检索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：CN120509454B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202510998368.X，技术领域涉及：G06N3/09；该发明授权一种基于归因文本的模型训练方法、系统及信息检索方法是由李俊涛;王越;张民设计研发完成，并于2025-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于归因文本的模型训练方法、系统及信息检索方法在说明书摘要公布了：本发明涉及人工技术领域，尤其是指一种基于归因文本的模型训练方法、系统及信息检索方法，包括：在原始数据集中提取相关文档集；根据相关文档集生成包含引用的问答对，与该相关文档集构成一个样本；生成多个样本后，计算每个样本的F1分数，将F1分数低于过滤阈值的样本剔除；从原始数据集中随机选取无关文档，加入过滤后的样本的相关文档集中并打乱顺序，并更改引用，得到噪声增强后的样本；以噪声增强后的样本构建训练集对大语言模型进行监督微调，得到完成训练的大语言模型。本发明无需人工标注，能够自动生成高质量的归因文本训练样本。
本发明授权一种基于归因文本的模型训练方法、系统及信息检索方法在权利要求书中公布了：1.一种基于归因文本的模型训练方法，其特征在于，包括： 在原始数据集中提取相关文档集； 利用第一大语言模型，根据一个相关文档集中所有文档生成带引用关系的一个或多个摘要，将每个摘要作为一个回答，每个摘要的引用关系作为其回答的引用；再利用第二大语言模型为每个回答对应生成一个问题，对应的问题、回答和引用构成一个问答对，每个问答对和当前相关文档集分别构成一个样本； 生成多个样本后，计算每个样本的F1分数，将F1分数低于过滤阈值的样本剔除，得到过滤后的样本； 对每个过滤后的样本，从原始数据集中随机选取样本的相关文档集的无关文档，加入样本的相关文档集中并打乱顺序，并同步更改该样本回答的引用使其与相关文档集中正确的文档链接，得到噪声增强后的样本； 以噪声增强后的样本构建训练集，将训练集中每个样本的相关文档集和问题作为输入，以回答和引用作为标签，对预训练的大语言模型进行监督微调，得到完成训练的大语言模型。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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