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龙图腾网获悉拓尔思信息技术股份有限公司申请的专利一种基于大模型的计算专利相关度的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：CN120470109B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510961750.3，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权一种基于大模型的计算专利相关度的方法是由廖培红;程涛;肖诗斌设计研发完成，并于2025-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大模型的计算专利相关度的方法在说明书摘要公布了：本发明属于AI模型技术领域，提出一种基于大模型的计算专利相关度的方法，通过基于生成式大模型构建的专利发明点提取算法分别对每个待计算专利进行切割，以提取出每个待计算专利的整体发明点和局部发明点，通过专利文本向量化模型对每个待计算专利的整体发明点和局部发明点进行向量化，得到每个待计算专利的整体特征向量和局部特征向量，通过专利文本向量化模型实现专利文档向量化质量的提升，使用多向量匹配算法计算涉及局部发明点的相似性，实现将两个专利文件的局部发明点纳入到专利关联程度的计算，提高专利相关性计算的准确度。

本发明授权一种基于大模型的计算专利相关度的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的计算专利相关度的方法，其特征在于，包括： S1：提取待计算专利的整体和局部发明点：获取两份待计算专利，基于生成式大模型构建专利发明点提取算法，基于所述专利发明点提取算法，分别对每个待计算专利进行切割，得到所述每个待计算专利分别对应的整体发明点和局部发明点； S2：发明点向量化：使用基于大模型构建的专利文本向量化模型，分别对所述每个待计算专利的所述整体发明点和所述局部发明点进行向量化，得到所述每个待计算专利的整体特征向量和局部特征向量，构成所述每个待计算专利的特征向量集； S3：多向量匹配及相关度计算：使用多向量匹配算法，在两个所述特征向量集中分别抽取一个特征向量组合成匹配对，计算所述两份待计算专利所有的所述匹配对的特征相似度，构建特征相似度矩阵，并根据所述特征相似度矩阵，确定所述两份待计算专利的专利相关度； 所述S1中基于所述专利发明点提取算法，分别对每个待计算专利进行切割，得到所述每个待计算专利分别对应的整体发明点和局部发明点具体包括： S11：提取关键术语：基于预先构建的专利知识图谱，从每个待计算专利中提取与所述专利知识图谱匹配的关键术语； S12：生成整体发明点：通过第一提示词模板，将所述每个待计算专利和提取到的所述每个待计算专利的关键术语进行拼接，并输入到第一生成式大模型，得到所述每个待计算专利对应的整体发明点； S13：生成局部发明点：确定所述每个待计算专利的关键术语在所述每个待计算专利中的每个段落中出现的次数，并根据确定出的每个段落对应的次数和所述每个待计算专利的关键术语对应的权重，确定所述每个待计算专利对应的局部发明点； 所述S13中根据确定出的每个段落对应的次数和所述每个待计算专利的关键术语对应的权重，确定所述每个待计算专利对应的局部发明点具体包括： S131：将所述每个待计算专利的每个段落对应的处理状态初始化为第一状态； S132：在所述每个待计算专利的每个段落的处理状态为第一状态时，根据所述每个待计算专利的关键术语对应的权重和所述每个待计算专利的关键术语在所述每个待计算专利的每个段落中出现的次数，确定所述每个待计算专利的每个段落对应的重要性； S133：根据所述每个待计算专利的每个段落对应的重要性对相邻段落进行组合，确定所述每个待计算专利的最短段落群，并作为专利片段，所述专利片段生成的条件为：所述每个待计算专利的专利片段的重要性大于所述每个待计算专利的所有关键术语的权重和的一半；所述专利片段的重要性由所述专利片段中的每个段落对应的重要性叠加生成； S134：将所述每个待计算专利的最短段落群中的段落的处理状态设置为第二状态，以及对所述每个待计算专利的最短段落群中命中的关键术语的权重值进行调整，缩减为当前权重的一半； S135：重复执行S132-S134步骤，基于S134中调整的所述关键术语的权重值，重新计算每个段落对应的重要性及确定当前周期的专利片段，直到执行次数达到设定阈值或无法生成新的专利片段时，基于所述每个待计算专利的各专利片段，采用第二生成式大模型，确定所述每个待计算专利的各局部发明点。

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拓尔思信息技术股份有限公司，其通讯地址为：100096 北京市海淀区建枫路(南延)6号院3号楼1至7层101；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”。

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