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龙图腾网获悉天津汲智科技有限公司;南开大学申请的专利一种基于任务特定混合低秩适应的通用信息抽取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：CN121168579B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511715364.2，技术领域涉及：G06N3/096；该发明授权一种基于任务特定混合低秩适应的通用信息抽取方法是由刘杰;金钰设计研发完成，并于2025-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于任务特定混合低秩适应的通用信息抽取方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于任务特定混合低秩适应的通用信息抽取方法，包括选择预训练的模型作为基座模型并进行初始化；为基座模型的权重矩阵初始化第一矩阵组和第二矩阵组；对所有低秩分解矩阵进行前向传播计算；构建门控矩阵，将融合特征与第四输出向量进行向量拼接生成第五输出向量；构建联合损失函数进行优化；将各矩阵结合生成目标模型；将自然语言文本信息的任务输入到目标模型中，输出结构化信息抽取结果。本发明的有益效果是能够有效地缓解现有多任务学习方法的任务干扰与模型过度耦合问题，进而提升模型在通用信息抽取任务上的表现；整合多低秩矩阵与门控矩阵，提升模型对不同任务特性的适应能力，保障跨任务知识有效迁移。

本发明授权一种基于任务特定混合低秩适应的通用信息抽取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于任务特定混合低秩适应的通用信息抽取方法，其特征在于，包括以下步骤： 选择预训练的模型作为基座模型并进行初始化； 为所述基座模型的权重矩阵初始化第一矩阵组和第二矩阵组，所述第一矩阵组包括至少一个第一低秩分解矩阵和至少一个第二低秩分解矩阵，所述第二矩阵组包括第三低秩分解矩阵和第四低秩分解矩阵； 对所述第一低秩分解矩阵、所述第二低秩分解矩阵、所述第三低秩分解矩阵和所述第四低秩分解矩阵进行前向传播计算，得到第一输出向量和第四输出向量； 构建门控矩阵，用于生成各所述第一低秩分解矩阵的融合权重，基于所述融合权重对所述第一输出向量进行处理后得到融合特征，将所述融合特征与所述第四输出向量进行向量拼接生成第五输出向量； 对所述第一低秩分解矩阵和所述第三低秩分解矩阵通过构建第一联合损失函数进行优化； 对所述第二低秩分解矩阵、所述第四低秩分解矩阵和所述门控矩阵通过构建第二联合损失函数行优化； 将所述基座模型的权重矩阵、所述第一低秩分解矩阵、所述第二低秩分解矩阵、所述第四低秩分解矩阵和所述门控矩阵结合生成目标模型； 将自然语言文本信息的任务输入到所述目标模型中，输出结构化信息抽取结果。

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天津汲智科技有限公司;南开大学，其通讯地址为：300110 天津市南开区科研西路天津科技广场6-1-0907(天开园)；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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