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龙图腾网获悉中央财经大学申请的专利自然语言合约向智能法律合约转换方法、装置及设备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：CN119902751B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202510087627.3，技术领域涉及：G06F8/33；该发明授权自然语言合约向智能法律合约转换方法、装置及设备是由高胜;陈琳琳;朱建明设计研发完成，并于2025-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本自然语言合约向智能法律合约转换方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及智能法律合约技术领域，特别涉及一种自然语言合约向智能法律合约转换方法、装置及设备，其中，方法包括：根据自然语言合约数据和业务流程数据生成目标大模型的训练语料；根据训练语料和智能法律合约代码生成微调框架的输入序列，利用输入序列迭代训练微调框架下的目标大模型，其中，微调框架包括解码器、编码器和综合损失函数，在编码器的多个参数权重矩阵中分别添加低秩矩阵层，冻结目标大模型的部分模型参数，基于低秩矩阵层和综合损失函数调整目标大模型的模型参数；利用训练完成的目标大模型实现智能法律合约建模功能。由此，解决了相关技术中智能法律合约代码领域等效建模局限性，建模效率低及建模成本高等问题。

本发明授权自然语言合约向智能法律合约转换方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种自然语言合约向智能法律合约转换方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取自然语言合约数据和表达自然语言合约的业务流程模型的业务流程数据，其中，自然语言合约数据中包括多种类的自然语言合约，所述自然语言合约为使用自然语言编写的合同文本； 根据所述自然语言合约数据和所述业务流程数据生成目标大模型的训练语料； 根据所述训练语料和智能法律合约代码生成微调框架的输入序列，利用所述输入序列迭代训练所述微调框架下的目标大模型，其中，所述微调框架包括解码器、编码器和综合损失函数，在所述编码器的多个参数权重矩阵中分别添加低秩矩阵层，冻结所述目标大模型的部分模型参数，初始化低秩矩阵层的参数，将初始化后低秩矩阵层与所述目标大模型的对应参数结合，基于所述低秩矩阵层和所述综合损失函数调整所述目标大模型的模型参数；所述编码器包括注意力机制模块和全连接前馈模块，所述多个参数权重矩阵包括第一至第三参数权重矩阵，其中，基于第一参数权重矩阵和第二参数权重矩阵的交互确定所述注意力机制模块的注意力权重，第三参数权重矩阵为所述注意力机制模块的整合信息权重，通过三个参数权重矩阵辅助学习自然语言合约数据与业务流程数据特征； 所述综合损失函数包括语义一致性损失、结构损失和语义与结构对齐损失，其中，所述综合损失函数的公式为： ，其中，表示损失函数值，，和表示权重参数，表示语义一致性损失，表示结构损失，表示语义与结构对齐损失； 利用训练完成的目标大模型实现智能法律合约建模功能，其中，所述智能法律合约建模功能为将自然语言合约建模为智能法律合约。

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