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龙图腾网获悉武汉兄弟桥科技发展有限公司申请的专利大模型智能标签合成与数据自动标注一体化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：CN121765092B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202610245009.1，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权大模型智能标签合成与数据自动标注一体化方法及系统是由张程;胡书林;纳特纳埃尔·塔米拉特·莫拉设计研发完成，并于2026-03-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本大模型智能标签合成与数据自动标注一体化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种大模型智能标签合成与数据自动标注一体化方法及系统，属于标签合成与数据标注技术领域，所述方法包括：对文本数据进行语义嵌入与鲁棒聚类，获得的稳定簇集合；当引入新数据时，通过混淆矩阵匹配策略实现跨轮次聚类结果的语义一致性对齐，抑制标签漂移；维护可编辑的层级标签有向无环图以支持标签体系演化；基于代表样本驱动大语言模型生成高质量、可解释的簇级语义标签；针对聚类未归属或低置信度样本，以大模型上下文学习进行自动标注与置信度评估；将簇级标签传播至实例，并与自动标注结果合并，构建全流程可追溯的标签治理机制。本发明提升了文本标注的效率、质量与一致性，为大模型训练及智能数据管理提供了强有力的支撑。

本发明授权大模型智能标签合成与数据自动标注一体化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种大模型智能标签合成与数据自动标注一体化方法，其特征在于，包括： 获取多源文本数据，并通过文本编码器进行语义表示学习，得到样本的嵌入特征向量集合； 对所述嵌入特征向量集合进行聚类处理，并通过离群样本过滤和簇规模约束优化聚类结果，获得经优化后的簇集合； 当接收到新文本数据或替代聚类结果时，对聚类结果进行语义一致性对齐，以实现跨轮次聚类结果的语义对齐； 以聚类簇为节点维护层级标签有向无环图，并支持对节点执行编辑操作； 针对每个经优化后的簇，基于样本与簇心的距离选取代表样本，并调用大语言模型根据所述代表样本生成簇级语义标签； 对于未归属于任何簇、或归属置信度评分低于预设归属置信度阈值的文本样本，以所述簇级语义标签和代表样本为上下文，使用大语言模型对文本样本进行自动标注，并输出标签置信度； 将簇级语义标签传播至簇内文本样本，形成逐实例的语义标签，合并自动标注结果，并记录标签来源、生成规则及传播信息。

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