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龙图腾网获悉山东方行智能科技有限公司申请的专利一种基于大语言模型的标书审核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：CN120611723B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202510863492.5，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权一种基于大语言模型的标书审核方法是由李新;魏文淼;王凯;和金朋;王盛顺;邱厚凯;杨宪超;苏金荣;李晶;陈胜吉;骆艳梅;王学刚;于达;张立华设计研发完成，并于2025-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大语言模型的标书审核方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大语言模型的标书审核方法，属于文本审核技术领域，解决了在对标书的文本内容根据风险等级进行分类以后，标书内容的连贯性也会被打破，因此会在进行审核的过程中发生不同风险等级的标书文本之间出现对抗性文本漏洞无法识别的问题。包括如下步骤：风险要素图谱构建，解析招标文件，构建包含硬性条款与弹性条款的结构化知识网络，定义条款间的依赖与冲突关系；标书章节风险动态分级，融合承诺密度、模糊性、引用频率及拓扑中心度四维指标。本发明通过从高风险章节提取绝对化承诺作为锚点，反向追溯非高风险区域的语义关联片段，验证其约束效力后动态提升关联区域风险等级，解决分级审核导致的对抗性漏洞识别断层问题。

本发明授权一种基于大语言模型的标书审核方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的标书审核方法，其特征在于，包括如下步骤： 风险要素图谱构建，解析招标文件，构建包含硬性条款与弹性条款的结构化知识网络，定义条款间的依赖与冲突关系； 标书章节风险动态分级，融合承诺密度、模糊性、引用频率及拓扑中心度四维指标，实时计算章节风险值并划分高中低风险，统计每千字中强责任词出现频次以计算承诺密度，计算免责表述占比以进行模糊性检测，根据被其他章节引用次数生成对数加权值计算引用权重，计算章节关联的招标条款数占总条款数的比例以获取拓扑中心度，0.5×承诺密度+0.3×引用权重+0.2×拓扑中心度-0.4×模糊性计算得到风险值，若风险值大于等于0.7则划分为高风险，若风险值为0.4到0.7则划分为中风险，若风险值小于0.4则划分为低风险； 语义锚点提取，从高风险章节中提取含绝对化承诺的文本片段作为锚点，并验证其因果必要性； 三级过滤关联，通过位置邻近性、直接引用关系和语义相似性三级漏斗式过滤，定位可能颠覆锚点的非高风险文本片段，输出关联片段集合； 对抗模式检测与因果验证，识别关联片段中的例外条款、条件嵌套及排除声明三类对抗模式，并验证其对锚点的实际颠覆效力； 渐进式风险升级，根据颠覆强度动态调整关联章节风险等级，触发分级重审机制； 审核流程动态整合，向主审核引擎发送升级请求，接收重审结果并生成可操作漏洞报告； 闭环参数优化，基于误报漏检数据自适应调整检测阈值，增量更新语义模型。

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