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龙图腾网获悉中山大学;云采链(广州)信息科技有限公司申请的专利一种单元格类型获取方法和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：CN120724287B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202510826707.6，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种单元格类型获取方法和系统是由林长泽;李岱峰;赵怡珑;邓博文;陈维序;钟智文;叶懿晖;伍华东设计研发完成，并于2025-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种单元格类型获取方法和系统在说明书摘要公布了：本申请涉及一种单元格类型获取方法和系统，包括：根据样本表格的训练单元格，得到单元格节点关系图；对所述单元格节点关系图进行结构转换处理，得到单元格树结构；根据所述单元格树结构训练初始图注意力网络，得到目标图注意力网络；根据所述目标图注意力网络和预设的软提示向量模板微调初始大语言模型的参数，得到目标大语言模型；将待识别单元格类型的目标表格输入至所述目标大语言模型，得到所述目标表格的各个目标单元格的单元格类型。本申请可以提升复杂表格中单元格类型预测的精度。

本发明授权一种单元格类型获取方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种单元格类型获取方法，其特征在于，包括： 根据样本表格的训练单元格，得到单元格节点关系图； 对所述单元格节点关系图进行结构转换处理，得到单元格树结构； 根据所述单元格树结构训练初始图注意力网络，得到目标图注意力网络； 根据所述目标图注意力网络和预设的软提示向量模板微调初始大语言模型的参数，得到目标大语言模型； 将待识别单元格类型的目标表格输入至所述目标大语言模型，得到所述目标表格的各个目标单元格的单元格类型； 所述对所述单元格节点关系图进行结构转换处理，得到单元格树结构的步骤，包括： 获取所述单元格节点关系图中的行关系，得到多个定义层； 获取所述单元格节点关系图中的结构层级关系，包括行或列的逻辑层次，将结构相近的节点归入同一定义层； 根据各个所述定义层中的所有所述单元格节点，生成虚拟节点； 对于每层中的单元格节点，构造虚拟节点满足： ； 其中，：第k个定义层，包含属于该层的所有单元格节点； ：第i行第j列的单元格节点属于第k层； ：节点的初始输入特征，包括文本嵌入、位置编码； ：第k层虚拟节点的特征向量； 根据各个所述虚拟节点对应的所述单元格节点关系图中的行关系，得到各个所述虚拟节点的所述单元格树结构； 所述根据所述目标图注意力网络和预设的软提示向量模板微调初始大语言模型的参数，得到目标大语言模型的步骤，包括： 根据所述目标图注意力网络，获得预设的软提示向量模板；所述软提示向量模板包括“上一层单元格类型信息为[Prompt]，当前节点嵌入为[v]，预测该节点类型[MASK]”；[Prompt]为可学习的虚拟向量，表示虚拟节点的层级信息；[v]为经过目标图注意力网络得到的嵌入；[MASK]为大语言模型需要填充预测的部分，对应单元格类型类别集合{value,valueName,index,indexName}。

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