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龙图腾网获悉中国地质大学(北京)申请的专利一种基于地质“大模型”的成矿异常提取方法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：CN120336807B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510400620.2，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种基于地质“大模型”的成矿异常提取方法是由陈建平;刘畅;周冠云;朱恒华;崔子佳;刘春华;郝兴中;刘柏含;马瑜宏;祝培刚;王玮;代欣设计研发完成，并于2025-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于地质“大模型”的成矿异常提取方法在说明书摘要公布了：本发明属于固体矿产勘探技术领域，具体涉及一种基于地质“大模型”的成矿异常提取方法。相对传统的基于深度学习的成矿预测方法，能够解决陌生工作区找矿预测中工作程度低、地质资料少、已发现矿点少等条件下的实际问题。该方法通过建立空间映射打通语义空间与特征空间，构建“大模型”与“大数据”的转换桥梁，从而在极少样本的情况下实现知识与数据双驱动的找矿远景区圈定。

本发明授权一种基于地质“大模型”的成矿异常提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于地质“大模型”的成矿异常提取方法，其特征在于，包括如下步骤： S1.构建文本和空间数据库：确定成矿异常提取的目标矿区的检索主题，通过数据采集工具进行文本大数据发现和空间大数据发现，分别得到地质语料和地质图件，经预处理后得到文本数据库和矢量图层库；其中，文本数据库作为语料，矢量图层库用于空间连接； S2.构建知识图谱：确定待构建知识图谱的本体及本体中的实体类型，利用信息抽取预训练模型对文本数据库进行信息抽取，获得“实体-关系-实体”三元组，构建知识图谱的节点和边，形成知识图谱；其中，所述节点即实体，所述边即关系； S3.预测模型训练：利用知识图谱嵌入技术对得到的知识图谱进行特征空间建模，对卷积神经网络模型进行训练，建立数据到知识空间的映射，得到训练后的预测模型； S4.利用训练好的预测模型进行成矿预测和成矿异常提取； 其中，S3所述利用知识图谱嵌入技术对得到的知识图谱进行特征空间建模的具体步骤为：提取知识图谱中所有实体和关系，采用知识图谱嵌入工具训练实体和关系的向量表示，将实体和关系的嵌入向量映射到语义空间中，实现特征空间建模； S3所述对卷积神经网络模型进行训练的具体方法为： 1将实现特征空间建模后的模型中实体的数据特征与对应的语义标签配对，构建由成对的语义和数据构成的样本对集合作为训练集，对卷积神经网络编码器CNN进行训练； 2每次训练时，从训练集中选择不同语义的样本对各一个，将数据部分通过卷积神经网络获得特征向量，并计算语义和数据特征的余弦相似度，形成相似度矩阵； 3通过梯度下降法更新CNN编码器，通过优化使相似度矩阵中对角线上的值在横纵方向上都最大，即属于同一样本对的样本之间相似度最大，属于不同样本对的样本之间相似度最小； 4重复步骤3直至模型收敛，即损失函数的值不再显著下降，得到训练后的预测模型；其中，在训练过程中，保存性能最佳的模型参数。

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