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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于大模型数据增强的web元素web解析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：CN119884528B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202411814429.4，技术领域涉及：G06F16/958；该发明授权基于大模型数据增强的web元素web解析方法是由徐海涛;胡寒星;陈婧设计研发完成，并于2024-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大模型数据增强的web元素web解析方法在说明书摘要公布了：本发明涉及web界面解析领域，涉及一种基于文本数据增强的web元素解析方法。为了提升现有的web智能体在真实世界网页上性能的不足，提出一种基于大模型数据增强的web元素web解析方法，该方法通过虚拟DOM对运行态网页进行元素抽取整合，采用BERT模型筛选出贴合输入语义的对应元素，最后采用大语言模型对筛选后的元素进行推理,实现更准确的目标元素选取。

本发明授权基于大模型数据增强的web元素web解析方法在权利要求书中公布了：1.基于大模型数据增强的web元素解析方法,其特征在于，包括以下步骤： S1获取web页面和用户任务，所述web页面包含待解析的web元素； 基于所述web页面生成由虚拟DOM节点构成的虚拟DOM树，为每个所述虚拟DOM节点生成与之对应的选择器，所述选择器记载有从虚拟DOM树的根节点到所对应的虚拟DOM节点的完整路径；将构成虚拟DOM树的所有虚拟DOM节点和与之对应的选择器，作为简化后的web页面信息； S2构建BERT模型，所述BERT模型的输入为简化后的web页面信息和用户任务；所述BERT模型的输出为与用户任务相关性最高的若干个虚拟DOM节点；对所述BERT模型进行有监督训练，得到训练好的BERT模型； S3将步骤S1中所述简化后的web页面信息和用户任务输入训练好的BERT模型，得到与用户任务最相关的若干个虚拟DOM节点，并分别转化为候选web元素； S4构建提示词模板，所述提示词模板包括示例部分和提问部分； 示例部分包括：用户任务示例，若干个候选WEB元素示例，大语言模型回答示例； 所述大语言模型回答示例具体为：从若干候选WEB元素示例中选出的与用户任务示例最相关的WEB元素示例； 提问部分包括：S1中获取的用户任务，S3中得到的候选WEB元素； 根据提示词模板向大语言模型提问，通过大语言模型从候选web元素选择出目标web元素。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人杭州电子科技大学，其通讯地址为：310018 浙江省杭州市钱塘区白杨街道2号大街1158号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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