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龙图腾网获悉国网福建省电力有限公司;重庆大学;北京科东电力控制系统有限责任公司申请的专利一种基于大语言模型的网源涉网安全检查条款智能研判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：CN119808757B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202411859402.7，技术领域涉及：G06F40/205；该发明授权一种基于大语言模型的网源涉网安全检查条款智能研判方法及系统是由余秀月;司马文霞;杨鸣;刘必晶;温兴玺;郭久煜;刘木仁;郑立玮;张胜勤;陈浩然;杨勇设计研发完成，并于2024-12-17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源涉网安全检查条款智能研判方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于大语言模型的网源涉网安全检查条款智能研判方法及系统，所述方法包括以下步骤：S1、收集涉网安评条款与依据文件；S2、使用涉网安评条款与依据文件对通用Embedding模型进行预训练和微调，以构建网源专用模型；S3、对涉网安评依据文件进行预处理和文本分割，并通过网源专用模型进行文本向量化处理，将向量化后的文本片段以及对应原文存入数据库，以构建网源安全专用知识库；S4、结合大模型与网源安全专用知识库进行涉网安全检查条款的智能化研判。本发明充分发挥大语言模型在自然语言理解方面的优势，并结合网源安全专用模型精准定位条款依据文件，能够高效处理大量非结构化涉网安全检查条款，从而实现智能化和高效的研判。

本发明授权一种基于大语言模型的网源涉网安全检查条款智能研判方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的网源涉网安全检查条款智能研判方法，其特征在于，具体包括以下步骤： S1、收集涉网安全检查条款与涉网安评依据文件； S2、使用涉网安全检查条款与涉网安评依据文件对通用Embedding模型进行预训练和微调，以构建网源专用模型； S3、对涉网安评依据文件进行预处理和文本分割，并通过网源专用模型对文本分割后的片段进行文本向量化处理，将向量化后的文本片段以及对应原文存入数据库，以构建网源安全专用知识库； S4、结合大模型与网源安全专用知识库进行涉网安全检查条款的智能化研判； 所述构建网源专用模型具体包括以下步骤： S21、基于涉网安全检查条款与涉网安评依据文件筛选涉网安评专业关键词集，将每一关键词定义为单个Token，通过通用Embedding模型进行处理并获得每一关键词的嵌入表示； S22、将关键词集的嵌入表示添加到通用Embedding模型的嵌入层中，包括扩展分词器、调整嵌入层大小、并将关键词集的嵌入表示赋值给通用Embedding模型的嵌入层权重，完成对通用Embedding模型的预训练和微调，获得网源专用模型； 所述文本分割具体为： 将文本数据中的表格和图片进行转化处理；其中图片则生成一个UID索引进行替换； 读取并记录文本数据各段落的段长X，通过统计段长X在不同等级区间出现的概率得到正态分布，用以确定最佳块长μ； 将文本数据按段落进行切分；对于段长超过最佳块长μ的段落，在不割裂句子的基础上切出超过最佳块长μ的部分，若切出的超过部分仍大于最佳块长μ，则继续在不割裂句子的基础上切出超过最佳块长μ的部分，直至所有分块均不超过最佳块长μ； 所述S4具体为： S41、条款配置；将网源涉网安全检查条款固化为程序配置文件，在研判时提取与检查项对应的条款内容，作为参数1； S42、涉网安评依据文件匹配；通过向量相似度与BM25算法混合定位方法，提取参数1对应的涉网安评依据文件出处及其原文，并生成参数2； S43、获取被检查数据作为参数3；所述被检查数据包括试验文件类数据、设备台账类数据和现场检查类数据； S44、将参数1、参数2和参数3输入Qwen2.5大模型，大模型根据提示模板对输入条件进行综合分析和判断，并按照指定格式输出研判结果。

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