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龙图腾网获悉四川轻化工大学申请的专利一种面向特种材料安全标准的领域知识抽取方法及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：CN120822596B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202511331756.9，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权一种面向特种材料安全标准的领域知识抽取方法及系统是由刘宇;吴亚东;蓝集明;褚琦凯设计研发完成，并于2025-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向特种材料安全标准的领域知识抽取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及知识抽取技术领域，具体涉及一种面向特种材料安全标准的领域知识抽取方法及系统；方法包括：收集特种材料安全标准数据，将数据进行预处理，并通过人工将标准条款进行归类；进行本体设计；对结构化与半结构化数据知识抽取；对非结构化数据知识抽取；对实体类型的偏好微调与优化；面向特种材料安全标准的领域知识抽取系统包括数据收集模块、归类模块、本体设计模块、第一数据知识抽取模块、第二数据知识抽取和偏好微调模块；通过上述方式，实现了能够提升专业领域语料标注效率，降低对人工资源的依赖，并缓解本地部署难、模型专业领域的专业术语理解不足和知识抽取能力的不足的情况。

本发明授权一种面向特种材料安全标准的领域知识抽取方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向特种材料安全标准的领域知识抽取方法，其特征在于，包括如下步骤： 收集特种材料安全标准数据，将数据进行预处理，并通过人工将标准条款进行归类；在特种材料安全标准体系国家标准及行业规范标准，涵盖术语定义、分类标签、感度测试、生产工艺、贮存运输及应用安全流程中收集文档，文档数量共计130份； 进行本体设计； 对结构化与半结构化数据知识抽取；抽取半结构化数据，采用正则表达式、词典匹配基于规则的方法抽取标准中的名称、发布日期、标准号、起草单位和起草人实体及其属性信息；抽取结构化数据，根据表中的实体、属性与关系列，将数据转化为标准的三元组形式； 对非结构化数据知识抽取； 对实体类型的偏好微调与优化； 在对非结构化数据知识抽取的步骤中： 根据提示词工程结合大语言模型，通过人工检验的方法，构建面向特种材料安全标准的定制化微调数据集Ssem-Instruct，并初步提取的数据依据专家意见筛选出合格的数据，形成正例微调数据集，不合格的数据进行改进，构建反例数据集； 采用Qwen2.5-7B作为基座大模型，基于QLoRA微调技术结合正反例微调数据集对模型进行优化，在正例微调之后进行反例微调，更新正例微调之后的参数，对反例微调后的模型进行实体类型偏好微调；利用其中的可训练低秩矩阵对模型进行微调；并在测试阶段对抽取错误的数据进行收集，纳入二次优化改进数据集中，再次进行偏好微调； 构建面向特种材料安全标准领域的三元组抽取大模型SsemLM，并依据该模型结合知识提取优化流程进行三元组抽取任务，形成特种材料安全标准领域知识图谱。

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轻化工大学，其通讯地址为：643000 四川省自贡市汇东学苑街180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”。

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