北京科技大学胡堰获国家专利权
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龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利一种基于网络文本挖掘的组织间关系识别方法及装置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：CN119088978B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202411109002.4，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权一种基于网络文本挖掘的组织间关系识别方法及装置是由胡堰;王家驹;崔博晗设计研发完成，并于2024-08-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于网络文本挖掘的组织间关系识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及自然语言处理技术领域，特别是指一种基于网络文本挖掘的组织间关系识别方法及装置。所述方法包括：获取网络文本；对网络文本进行预处理，获得处理后文本；根据处理后文本进行三元组构建，获得初始训练集；根据初始训练集，采用低秩适配微调方法对预设的大语言模型进行微调，获得第一组织关系识别模型；基于第一组织关系识别模型，根据处理后文本构建增量训练集；基于预设的训练轮次，使用增量训练集，对第一组织关系识别模型进行增量式训练，获得第二组织关系识别模型；获取待识别网络文本；将待识别网络文本输入第二组织关系识别模型，获得组织识别关系。本发明是一种针对于非结构化文本的准确且高效的组织间关系识别方法。
本发明授权一种基于网络文本挖掘的组织间关系识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于网络文本挖掘的组织间关系识别方法，其特征在于，所述方法包括： 根据预设的组织名称列表进行文本爬取，获取原始网络文本；对所述原始网络文本进行预处理，获得处理后文本； 基于Word2Vec技术，根据预设的组织名称列表、所述处理后文本、预设的训练提示词和预设的基准组织关系构建初始训练集； 根据所述初始训练集，采用低秩适配微调方法对预设的大语言模型进行微调，获得第一组织关系识别模型； 基于所述第一组织关系识别模型，根据预设的训练提示词和所述处理后文本构建增量训练集； 基于预设的训练轮次，使用所述增量训练集，对所述第一组织关系识别模型进行增量式训练，获得第二组织关系识别模型； 获取待识别组织名称列表；根据所述待识别组织名称列表进行文本爬取和预处理，获取待识别网络文本；将所述待识别网络文本输入所述第二组织关系识别模型，获得组织识别关系。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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