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龙图腾网获悉中国科学院文献情报中心申请的专利嵌入元数据提示词工程的细粒度知识生成Agent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：CN119647578B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202411804989.1，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权嵌入元数据提示词工程的细粒度知识生成Agent方法是由王猛;李博然;谢靖;李涵昱;张智雄;李婕;刑诚涵;张广寅;黎洋设计研发完成，并于2024-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本嵌入元数据提示词工程的细粒度知识生成Agent方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种嵌入元数据提示词工程的细粒度知识生成Agent方法，涉及数据处理相关技术领域，该方法包括：对研究问题生成要素进行分析，确定研究问题生成知识要素；构建知识要素训练数据集；对DeBERta模型进行训练微调，获得细粒度知识数据集；构建嵌入元数据提示词工程；获得研究问题微调数据集；采用LoRA微调技术对大语言模型进行微调优化，并生成研究问题。解决了现有技术中存在的基于通用数据集进行模型训练、忽略特定领域知识元素、没有分析筛选细粒度知识使得数据冗杂，进而导致语言模型不精准、研究问题的生成结果准确性较差的技术问题，达到了提升语言模型训练和研究问题结果生成的准确性及质量的技术效果。

本发明授权嵌入元数据提示词工程的细粒度知识生成Agent方法在权利要求书中公布了：1.嵌入元数据提示词工程的细粒度知识生成Agent方法，其特征在于，所述方法包括： 对研究问题生成要素进行分析，确定研究问题生成知识要素，所述研究问题生成知识要素包括研究目的句和研究方法句； 对所述研究目的句和研究方法句进行数据标注和句法结构分析，构建知识要素训练数据集； 基于所述知识要素训练数据集对DeBERta模型进行训练微调，并利用微调后的DeBERta模型抽取研究目的句和研究方法句，获得细粒度知识数据集； 根据所述细粒度知识数据集，构建嵌入元数据提示词工程； 基于所述嵌入元数据提示词工程，获得研究问题微调数据集，所述研究问题微调数据集由任务描述部分、输入部分和输出部分组成； 采用LoRA微调技术基于所述研究问题微调数据集，对大语言模型进行微调优化，并基于优化后的所述大语言模型生成研究问题； 所述构建知识要素训练数据集，包括： 采集获取科技文献数据集； 利用人工标注方式和基于迭代的半自动标注方式对所述科技文献数据集进行标注，构建研究目的句数据集和研究方法句数据集； 对所述研究目的句数据集和研究方法句数据集进行句法结构分析，提取获得目的句特征词集和方法句特征词集； 对所述研究目的句数据集和研究方法句数据集进行特征句式分析，获得目的句特征句式集和方法句特征句式集； 基于所述目的句特征词集和方法句特征词集，以及所述目的句特征句式集和方法句特征句式集，构建所述知识要素训练数据集。

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