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龙图腾网获悉信联科技(南京)有限公司;北京信联数安科技有限公司申请的专利一种基于大语言模型的网络协议智能提取方法及应用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：CN120725152B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202511140802.7，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权一种基于大语言模型的网络协议智能提取方法及应用是由李明柱;张胜;吴涛设计研发完成，并于2025-08-15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网络协议智能提取方法及应用在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于大语言模型的网络协议智能提取方法及应用，以网络协议规范文本为分析对象，初始化各个候选提示词，并构建大语言模型依据候选提示词实现网络协议规范文本提取应用下准确性、格式合规性、覆盖率三项指标的评分考量，以循环迭代下配合预设提示词变体机制下的提示词变体，优化获取各个目标提示词，进而以各目标提示词为依据，深化图表描述的分析与提取，分别应用大语言模型实现目标网络协议文本关于协议消息格式和协议交互过程的高效准确获取，设计方案相比传统方法在准确性、泛化能力、信息利用、以及处理复杂协议等方面具有明显优势，为协议规范的提取，提供了更高效可靠的途径。

本发明授权一种基于大语言模型的网络协议智能提取方法及应用在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的网络协议智能提取方法，其特征在于，执行如下步骤A至步骤E，获得大语言模型对应网络协议文本提取的各目标提示用词； 步骤A.初始化迭代次数，基于预设数量网络协议规范文本，初始化大语言模型对应提取各网络协议规范文本中协议消息格式和协议交互过程的各个提示词，构成第次迭代下各个候选提示词，然后进入步骤B； 步骤B.基于准确性、格式合规性、覆盖率构建评分函数，获得第次迭代下各个候选提示词分别对应的评分，并基于评分由大至小的各候选提示词排序，筛选顺序前预设比例数量个候选提示词，作为第次迭代下各个评分筛选提示词，然后进入步骤C； 上述步骤B中，分别针对第次迭代下的各个候选提示词，按如下步骤B1至步骤B2，获得候选提示词对应的评分； 步骤B1.关于准确性，首先由大语言模型依据候选提示词，从各网络协议规范文本中提取各字段，构建第一集合，并获得第一集合中字段的数量，同时基于各网络协议规范文本对应候选提示词的各人工标注字段，构建第二集合，并获得第二集合中字段的数量；然后确定第一集合与第二集合的交集中字段的数量，并计算获得精确率，召回率；最后按，获得候选提示词所对应的准确性得分； 关于格式合规性，针对由大语言模型依据候选提示词，从各网络协议规范文本中提取的各字段，判断各字段格式是否均合法，是则候选提示词所对应的格式合规性得分为1，否则候选提示词所对应的格式合规性得分为0； 关于覆盖率，以召回率构成候选提示词所对应的覆盖率得分； 步骤B2.依据准确性、格式合规性、覆盖率依次对应的预设权重、、，针对候选提示词分别对应的准确性得分、格式合规性得分、覆盖率得分，执行加权操作，获得候选提示词对应的评分，其中，； 步骤C.判断是否大于或等于预设评价迭代次数，是则进入步骤D；否则进入步骤E； 步骤D.获得自第次迭代至第次迭代中顺序各次迭代下的最高评分，判断最高评分的涨幅是否小于预设稳定涨幅阈值，是则第次迭代下各个评分筛选提示词即构成大语言模型对应网络协议文本提取的各目标提示用词；否则进入步骤E； 步骤E.根据预设提示词变体机制，针对第次迭代下各个评分筛选提示词，应用大语言模块进行处理，获得第次迭代下各个提示词变体，结合第次迭代下各个评分筛选提示词，更新构成第+1次迭代下各个候选提示词，然后针对的值进行加1更新，并返回步骤B； 上述步骤E中预设提示词变体机制包括以下至少一种： 提示词变体机制a.遗传算法交叉，针对评分筛选提示词中的组件进行交叉重组，生成提示词变体； 提示词变体机制b.在线学习机制，依据各网络协议规范文本对应评分筛选提示词的各人工标注字段，应用大语言模型，生成评分筛选提示词所对应的约束，并结合评分筛选提示词构成提示词变体； 提示词变体机制c.多协议适配，依据不同协议的协议消息格式，在评分筛选提示词中新增预设协议标识指令包括协议类型及其对应操作提取词，构成提示词变体，以及在评分筛选提示词中新增预设语法感知指令调整字段解析规则，构成提示词变体； 提示词变体机制d.多模态提示融合，若网络协议规范文本中存在图表，则生成图表描述指令、以及文本与图表交叉验证指令，构成各提示词变体； 提示词变体机制e.对抗性优化，针对评分筛选提示词引入噪声或模糊指令，构成提示词变体。

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