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龙图腾网获悉四川大学;中国电子科技集团公司第二十九研究所申请的专利一种基于大语言模型的多标签分类数据增强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：CN119577435B 。

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：202410936689.2，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种基于大语言模型的多标签分类数据增强方法和系统是由吕建成;侯俊利;王乐田;杜小东;史建成;刘祥根设计研发完成，并于2024-07-12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多标签分类数据增强方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及自然语言处理技术领域，具体涉及一种基于大语言模型的多标签分类数据增强方法和系统。本发明的方法包括以下步骤：获取原始文本数据集，根据所述原始文本数据集，获得双重加权标签关系网络；在所述双重加权标签关系网络中进行尾部驱动采样，根据采样结果生成所述原始文本数据集的创意标签；利用大语言模型和所述创意标签，生成创意标签文本；合并所述创意标签文本，获得多标签分类增强数据。本发明利用现有标签组建标签关系网络后进行尾部驱动采样，考虑标签匹配和风格一致性地设计创新标签组合，增加稀有标签的实例数量，有效应对长尾分布问题的同时还能与原始数据保持一致性和相关性，提高了大语言模型在实际应用中的泛化能力。

本发明授权一种基于大语言模型的多标签分类数据增强方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的多标签分类数据增强方法，其特征在于，所述的基于大语言模型的多标签分类数据增强方法，包括以下步骤： 获取原始文本数据集，根据所述原始文本数据集，获得双重加权标签关系网络； 在所述双重加权标签关系网络中进行尾部驱动采样，根据采样结果生成所述原始文本数据集的创意标签； 利用大语言模型和所述创意标签，生成创意标签文本； 合并所述创意标签文本，获得多标签分类增强数据； 所述在所述双重加权标签关系网络中进行尾部驱动采样，包括以下步骤： 构建尾部驱动采样标签转移概率模型，根据所述尾部驱动采样标签转移概率模型，获得所述双重加权标签关系网络中标签的转移概率； 构建尾部驱动采样标签重要稀缺特征模型，根据所述尾部驱动采样标签重要稀缺特征模型，获得所述双重加权标签关系网络中标签的重要稀缺特征值； 结合所述转移概率和所述重要稀缺特征值，评估所述双重加权标签关系网络中标签转移接受度，根据评估结果完成尾部驱动采样； 所述尾部驱动采样标签转移概率模型，满足以下公式： 其中，表示双重加权标签关系网络中标签向标签的转移概率，表示标签和标签之间的共现强度，表示能够与标签发生转移的邻居； 所述尾部驱动采样标签重要稀缺特征模型，满足以下公式： 其中，表示标签的重要稀缺特征值，表示标签的重要稀缺性得分，表示能够与标签发生转移的邻居，表示调节分布平滑性的温度参数； 其中，表示标签的重要稀缺性得分，表示标签的出现频率； 所述结合所述转移概率和所述重要稀缺特征值，评估所述双重加权标签关系网络中标签转移接受度，满足以下公式： 其中，表示双重加权标签关系网络中标签转移接受度，表示最小值函数，表示标签的重要稀缺特征值，表示双重加权标签关系网络中标签向标签的转移概率，表示双重加权标签关系网络中标签向标签的转移概率。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人四川大学;中国电子科技集团公司第二十九研究所，其通讯地址为：610065 四川省成都市一环路南一段24号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。