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龙图腾网获悉武汉大学;北京仿真中心申请的专利基于理由验证和反馈增强的大模型关系提取方法及系统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：CN119692354B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411701239.1，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权基于理由验证和反馈增强的大模型关系提取方法及系统是由钱铁云;李永奇;王非;吴振华;陈秋瑞;李亚雯设计研发完成，并于2024-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于理由验证和反馈增强的大模型关系提取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于理由验证和反馈增强的大模型关系提取方法及系统，包括以下步骤：对大语言模型采用因果干预与观察的方法收集无偏差和有偏差理由；以步骤1获得的无偏差理由与偏差理由训练理由监督器；采用训练后的理由监督器迭代地验证输出理由，并根据经过验证的偏差理由提供反馈来校正大语言模型，以指导大语言模型做出更准确的预测。本发明训练了一个理由监督器，并利用它不仅可以验证大语言模型的预测，还可以通过验证反馈来纠正大语言模型在关系抽取任务中的偏差预测。

本发明授权基于理由验证和反馈增强的大模型关系提取方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于理由验证和反馈增强的大模型关系提取方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：对大语言模型采用因果干预与观察的方法收集无偏差和有偏差理由； 步骤2：以步骤1获得的无偏差理由与偏差理由训练理由监督器； 步骤3：采用训练后的理由监督器迭代地验证输出理由，并根据经过验证的偏差理由提供反馈来校正大语言模型，以指导大语言模型做出更准确的预测； 其中，采用训练后的理由监督器验证输出理由的方法包括： 从步骤1收集的有偏差理由集合和无偏理由集合中选择与大语言模型预测标签相关的子集，然后将其用作锚点，以确定当前输出的理由是否接近有偏或无偏组，定义如下： 式中，表示有偏差理由子集中的有偏差理由，表示无偏理由子集中的无偏理由，表示与有偏差理由对应的有偏差关系类型，表示无偏关系类型； 然后，判断大语言模型的预测理由是否有偏的指标分数计算如下： 其中，采用点积作为相似度函数，当大于0时，说明的特征比的特征场更接近的特征场，则说明和相应的关系预测被认为是有偏差的，需进行纠正； 根据验证的偏差理由提供反馈来校正大语言模型的方法包括： 当预测理由被验证为有偏差，首先在中通过理由文本语义相似度检索的方式选择与最相似的偏差理由，表示为，定义为： k表示在相似度检索过程中设定的检索排序范围； 然后，从中选择与中的有偏理由相对应的标记样本作为反馈演示，定义为： 其中，对应于样本的偏差理由和预测； 在选择反馈演示之后，大语言模型通过将作为上下文学习中的示例来重新生成理由和预测标签，即； 生成后将重新执行前述理由验证步骤，即整个过程将被迭代进行，直到大语言模型生成的理由在理由验证步骤被验证为无偏差，并且最终将输出相应的无偏差关系预测。

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武汉大学;北京仿真中心，其通讯地址为：430072 湖北省武汉市武昌区八一路299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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