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龙图腾网获悉北京瑞达恒建筑咨询有限公司申请的专利一种基于大语言模型与深度学习模型的公告信息抽取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：CN120373297B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202410990106.4，技术领域涉及：G06F40/279；该发明授权一种基于大语言模型与深度学习模型的公告信息抽取方法是由邓蔚;韩阳设计研发完成，并于2024-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大语言模型与深度学习模型的公告信息抽取方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于大语言模型与深度学习模型的公告信息抽取方法，包括以下步骤：S1：将待处理公告输入基于LoRA微调后的大语言模型，得到公告信息提取结果，保存至数据库；S2：所述数据库基于模糊匹配，得到与当前待处理公告有关联关系的候选集；S3：将待处理公告和候选集一同输入微调BERT模型，进行关联关系判断；S4：如果判断出候选集中存在与当前待处理公告相关联的公告，则使用相关公告的部分信息替换公告信息提取结果的部分信息。所述基于大语言模型与深度学习模型的公告信息抽取方法能准确定位到公告中的信息，并且根据要求做下一步的推理，能够提高系统抽取的准确率问题。

本发明授权一种基于大语言模型与深度学习模型的公告信息抽取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型与深度学习模型的公告信息抽取方法，包括以下步骤： S1：将待处理公告输入基于LoRA微调后的大语言模型，得到公告信息提取结果，保存至数据库； S2：所述数据库基于模糊匹配，得到与当前待处理公告有关联关系的候选集； S3：将待处理公告和候选集一同输入微调BERT模型，进行关联关系判断； 对BERT模型进行关联关系判断的训练，包括以下步骤： S11：构造训练数据集：模型的输入为句子对形式，分别是当前公告和数据库中公告的标题及项目编号的组合； S12：基于BERT模型，在其输出端接上一个三分类的分类层，使用构造的训练数据集进行微调，BERT模型的所有参数和新增三分类层的参数都参与训练，训练完毕后，模型输入句子对，模型输出一个三维的数组，分别是三个类别所对应的置信度； 当前待处理公告与数据库中人工标注的公告存在公告进展、项目关联和没有关联三个类别，其中， 公告进展：中标公告与其对应的招标公告； 项目关联：同一项目的不同标的物； 没有关联：既不属于对应的招标和中标关系，也不属于同一项目； 所述三维的数组，分别表示上述公告进展、项目关联和没有关联三个类别所对应的置信度； S4：如果判断出候选集中存在与当前待处理公告相关联的公告，则使用相关公告的部分信息替换公告信息提取结果的部分信息。

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