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龙图腾网获悉广东省华南技术转移中心有限公司申请的专利基于大语言模型多层微调的技术趋势预测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：CN119807393B 。

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：202411875013.3，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权基于大语言模型多层微调的技术趋势预测方法及系统是由赖培源;周宇轩;李程;谢毅明;廖德章;王增辉;谢子琪;蔡焕涛;廖晓东;戴川设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大语言模型多层微调的技术趋势预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及大语言模型技术领域，特别是一种基于大语言模型多层微调的技术趋势预测方法及系统。基于聚类算法对时序预处理后的数据进行聚类处理，以将成果数据分为n个类别，并将每个类别中出现最高频的三个技术关键词作为技术标签，得到聚类数据；对时序预处理后的数据进行知识图谱处理，获取技术点之间的关联关系，根据技术点之间的关联关系获取文本描述内容，得到知识图谱数据；根据时序预处理后的数据、聚类数据以及知识图谱数据对预训练大语言模型进行微调，得到技术预测大模型，通过所述技术预测大模型进行技术趋势预测。本发明能够有效提高大语言模型的预测准确度。

本发明授权基于大语言模型多层微调的技术趋势预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型多层微调的技术趋势预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于大数据网络获取科研成果数据，根据所述科研成果数据构建微调原始数据集，并对所述微调原始数据集进行时序预处理，得到时序预处理后的数据； 基于聚类算法对时序预处理后的数据进行聚类处理，以将成果数据分为n个类别，并将每个类别中出现最高频的三个技术关键词作为技术标签，得到聚类数据； 对时序预处理后的数据进行知识图谱处理，获取技术点之间的关联关系，根据技术点之间的关联关系获取文本描述内容，得到知识图谱数据； 根据时序预处理后的数据、聚类数据以及知识图谱数据对预训练大语言模型进行微调，得到技术预测大模型，通过所述技术预测大模型进行技术趋势预测； 其中，对时序预处理后的数据进行知识图谱处理，获取技术点之间的关联关系，根据技术点之间的关联关系获取文本描述内容，得到知识图谱数据，具体为： 根据时序预处理后的数据获取每个科技成果的技术文本，基于自然语言处理技术对每个科技成果的技术文本进行关键词抽取，识别出出现频率大于预设频率阈值的词汇，并将出现频率大于预设频率阈值的词汇将作为技术关键词； 利用所抽取的技术关键词构建知识图谱，将每个技术关键词视为知识图谱中的一个节点，然后分析技术文本中技术关键词之间的语义关系，包括因果关系、并列关系以及所属关系，根据技术关键词之间的语义关系在相应的节点之间建立边，从而构建起初步的知识图谱结构； 引入图神经网络训练算法，根据所述图神经网络训练算法优化知识图谱结构中节点和边的表示，从而获取技术点之间的关联关系； 根据所获取到的技术点之间的关联关系提取图谱关联节点信息，所述图谱关联节点信息包含节点本身的标识以及节点之间的关系类型； 将图谱关联节点信息作为提示内容输入到预训练大语言模型中，预训练大语言模型基于其预训练的知识和语言理解能力，对输入的关联节点信息进行处理，将技术点之间的关联关系转化为自然语言的文本描述内容，形成知识图谱数据。

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