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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利一种煤矿安全隐患管控方法、装置、设备及介质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：CN121095044B 。

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：202511639331.4，技术领域涉及：G06Q50/26；该发明授权一种煤矿安全隐患管控方法、装置、设备及介质是由张博;刘文文;李伟;许娜;刘俊杰;王旭东;王佳乐;邱金磊;王迎雪设计研发完成，并于2025-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种煤矿安全隐患管控方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种煤矿安全隐患管控方法、装置、设备及介质，涉及煤矿安全保障技术领域，本发明通过构建的煤矿安全本体对文本资料进行实体与关系标注后形成数据集，以微调大语言模型获取知识抽取大语言模型，此过程利用煤矿安全领域全方位的文本资料，对模型进行微调，增强模型对煤矿相关知识的抽取能力；而后通过计算不同词汇文本之间的注意力权重，捕捉了词汇文本之间的语义关联，此过程通过微调增强后的知识抽取大语言模型，深度理解煤矿作业场景的复杂语义并捕捉文本间上下文关联的煤矿作业过程，最终基于合规审查要求，来审查捕捉的煤矿作业过程中的不符合安全规程的作业过程，从而在复杂的煤矿环境中进行上下文关联的隐患分析。

本发明授权一种煤矿安全隐患管控方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种煤矿安全隐患管控方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取煤矿作业视频中的煤矿作业文本； 获取煤矿安全领域的文本资料，将文本资料中的实体规范为类，将表征类与类之间的关联关系规范为类属性，构建煤矿安全本体；对煤矿安全本体中的文本资料进行实体与关系标注，并结合文本资料中的煤矿安全数据构建结构化微调数据集，使用该数据集对大语言模型进行微调，获得知识抽取大语言模型； 将待处理的煤矿作业文本输入知识抽取大语言模型，基于自注意力机制捕捉词汇文本之间的语义关联，获得煤矿作业文本中符合煤矿安全本体中表征实体的文本间关联关系的实体及实体间关联关系； 将煤矿安全本体设置为本体，将实体及实体间关联关系对应添加到类及其属性中，形成煤矿作业三元组以构建煤矿作业知识图谱； 根据煤矿安全规程审查煤矿作业知识图谱，识别不符合安全规程的实体属性及关系，并映射为不安全行为，完成煤矿安全隐患管控； 所述获得知识抽取大语言模型，包括： 根据煤矿安全本体，对文本资料进行实体与关系标注； 将煤矿安全领域数据上传至LabelStudio工具中，并在LabelStudio中设置煤矿安全本体中的类、数据属性和对象属性标签，使用标注文本中的类、数据属性和对象属性，形成JSON格式的结构化数据集，并结合文本资料中的煤矿安全数据构建结构化微调数据集； 将结构化微调数据集按照8：1：1的比例划分为训练集、验证集和测试集，将数据集输入到大语言模型中； 选择开源大语言模型作为微调的大语言模型，在进行微调时，将学习率设置为5e-5，批次大小设为16，输入文本数据经过模型各层计算时，在目标层同时融合原始预训练参数输出与低秩矩阵输出，得到模型最终输出结果； 根据标注数据和模型输出计算损失函数值，基于梯度仅更新低秩矩阵参数，使模型朝着损失函数减小的方向优化；训练完成后，将低秩矩阵参数与原模型参数融合，最终获得适用于知识抽取任务的LoRA微调大语言模型。

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