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龙图腾网获悉江西师范大学申请的专利基于动态提示的API实体-关系联合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：CN117009542B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202310697382.7，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权基于动态提示的API实体-关系联合提取方法及系统是由黄箐;孙彦帮;曾锦山;邢振昌;王昌晶;左正康设计研发完成，并于2023-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态提示的API实体-关系联合提取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能领域，提供一种基于动态提示的API实体‑关系联合提取方法及系统，包括获取并标记少量的API文本，得到标记数据；基于API实体及关系特性，构建能够联合提取API实体‑关系的动态提示；基于所述动态提示，构建结构化提取语言；基于所述结构化提取语言，构造训练集和测试集；基于所述训练集和测试集微调大型预训练语言模型，以输出API文本对应的结构化提取语言，构建API实体‑关系的联合提取。本发明通过动态提示降低了API实体‑关系的提取难度，提升了提取准确率；只需要标注少量的数据，即可激活大型预训练语言中存储的海量API知识，缓解了现有方法存在的过度人工，降低提取成本，提高提取效率。

本发明授权基于动态提示的API实体-关系联合提取方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于动态提示的API实体-关系联合提取方法，其特征在于，包括如下步骤: 获取并标记少量的API文本，得到标记数据； 基于API实体及关系特性，构建能够联合提取API实体-关系的动态提示； 基于所述动态提示，构建结构化提取语言； 基于所述结构化提取语言，构造训练集和测试集； 基于所述训练集微调大型预训练语言模型，通过将训练集输入模型并计算损失函数，然后进行反向传播和参数更新，以优化模型的参数； 基于所述测试集微调大型预训练语言模型，通过测试集评估微调后的模型的性能； 借助微调后模型输出API文本对应的结构化提取语言，实现API实体-关系的联合提取； 构建结构化提取语言的步骤包括： 构造一种统一的层次定位关联结构来编码不同的信息提取结构； 通过这种层次定位关联结构，将文本转换为结构化数据； 构建API实体-关系联合提取的步骤包括： 基于所述的API文本和结构化提取语言数据特性，选择合适的预训练语言模型，对API文本进行分类，生成动态提示； 选择合适的预训练语言模型，基于所述API文本和动态提示生成API实体及关系，实现API实体-关系的联合提取。

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江西师范大学，其通讯地址为：330000 江西省南昌市高新区紫阳大道99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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