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龙图腾网获悉成都中医药大学申请的专利小样本中医古籍标注模型适配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：CN120579546B 。

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：202511093494.7，技术领域涉及：G06F40/295；该发明授权小样本中医古籍标注模型适配方法是由张婷婷;周帅;温川飙;杨静;徐鑫垚;付勇智;李洁设计研发完成，并于2025-08-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本小样本中医古籍标注模型适配方法在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，公开了小样本中医古籍标注模型适配方法，包括：获取原始中医古籍文本，从文本中提取结构化的领域知识编码为知识向量；选择通用预训练语言模型，利用原始中医古籍文本对通用预训练语言模型进行微调，以生成古籍基础语言模型；根据待适配的目标域，从预设的模型库中选择源域模型；在源域模型中添加知识迁移层用于将知识向量嵌入源域模型，以构建融合知识的待训练模型；利用迁移学习损失函数，在目标域的小样本标注数据上对融合知识的待训练模型进行微调，得到最终标注模型。本发明在仅有少量目标域标注样本的情况下，快速学习新流派的特征，降低了针对新流派进行数据标注的人力与时间成本。

本发明授权小样本中医古籍标注模型适配方法在权利要求书中公布了：1.小样本中医古籍标注模型适配方法，其特征在于，包括步骤： 获取原始中医古籍文本，从所述文本中提取结构化的领域知识编码为知识向量，所述领域知识至少包括中医的经络体系与症状体系； 选择通用预训练语言模型，利用所述原始中医古籍文本对所述通用预训练语言模型进行微调，以生成古籍基础语言模型； 根据待适配的目标域，从预设的模型库中选择源域模型，所述源域模型与所述目标域同属于一中医理论体系，但分支流派不同； 在所述源域模型中添加知识迁移层用于将所述知识向量嵌入所述源域模型，以构建融合知识的待训练模型； 利用包含源域损失、目标域损失及领域知识约束损失的迁移学习损失函数，在所述目标域的小样本标注数据上对所述融合知识的待训练模型进行微调，得到适配于所述目标域的最终标注模型；所述领域知识约束损失用于强制所述融合知识的待训练模型输出的知识嵌入与输入的所述领域知识保持一致，确保标注结果符合中医理论逻辑。

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成都中医药大学，其通讯地址为：611130 四川省成都市温江区柳台大道1166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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