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龙图腾网获悉生态环境部环境工程评估中心;中节能数字科技有限公司申请的专利基于大模型的环境文档处理方法、装置、设备及存储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：CN121094084B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202511640025.2，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权基于大模型的环境文档处理方法、装置、设备及存储介质是由宋鹭;董振龙;郝少阳;周广飞;李宗耀;李博;何召亮;赵昊岩;吕晓君;郭晓雪;崔莉妍;庞继伟;徐海红设计研发完成，并于2025-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大模型的环境文档处理方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于大模型的环境文档处理方法、装置、设备及存储介质，涉及环境数据处理技术领域。该方法包括：获取多源环境事件文档数据；对多源环境事件文档数据进行预处理；基于任务场景，利用大语言模型对预处理文本数据进行特征提取，得到文本模态特征，并利用YOLO目标检测算法从预处理图像数据中提取出图像模态特征；采用动态加权方式对文本模态特征和图像模态特征进行多模态特征自适应融合，得到跨模态融合向量；基于跨模态融合向量构建知识图谱，并生成多模态摘要。本申请可以为不同类型的文档生成简洁、逻辑清晰的摘要，使用户能够快速获取文档的核心信息，满足多场景的快速理解需求。

本发明授权基于大模型的环境文档处理方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的环境文档处理方法，其特征在于，所述方法包括： 获取多源环境事件文档数据，所述多源环境事件文档数据包括文本数据和图像数据； 对所述多源环境事件文档数据进行预处理，包括：对文本数据采用语义段落切片与动态语义切片策略进行切分，得到预处理文本数据；对图像数据采用目标检测算法进行检测，得到预处理图像数据； 基于任务场景，利用大语言模型对所述预处理文本数据进行特征提取，得到文本模态特征，并利用YOLO目标检测算法从所述预处理图像数据中提取出图像模态特征； 采用动态加权方式对所述文本模态特征和图像模态特征进行多模态特征自适应融合，得到跨模态融合向量； 基于所述跨模态融合向量构建知识图谱，并生成多模态摘要； 采用动态加权方式对所述文本模态特征和图像模态特征进行多模态特征自适应融合，得到跨模态融合向量，包括： 将多个模态特征进行拼接，训练全局机器学习模型，得到全局基准权重；其中，所述模态特征包括文本模态特征和图像模态特征； 将多个模态特征进行拼接，基于K近邻寻找当前事件样本的相似事件样本；基于每个模态特征，训练机器学习模型，并获取性能指标；将性能指标归一化，并将归一化的性能指标与全局基准权重进行加权平均后归一化得到当前事件样本的各模态权重；遍历所有事件样本，输出权重标签矩阵； 将多模态特征进行拼接，结合权重标签矩阵，建立权重预测回归模型，输出每个模态权重； 基于每个模态权重，将文本模态特征和图像模态特征融合，得到跨模态融合向量； 基于所述跨模态融合向量构建知识图谱，并生成多模态摘要，包括： 先构建类别标签以生成实体节点，将跨模态融合向量作为实体属性，基于专家经验和业务流程生成事件间因果与影响关系、组成与归属关系，同时对识别出的实体与外部标准知识库进行对齐链接，完成知识图谱构建；其中，所述类别标签包括污染物类别、污染源和设备类型； 基于构建的知识图谱，通过文档结构标签、标题关键词及语义向量判断输入文档类型，自动匹配对应的摘要模板与Prompt策略，利用结构解析模块提取原文中的图表，识别图表标题、单位和数据字段并对结构化数据归一化处理，将结构化表格数据转化为文字描述且调用大模型生成设定形式解读，封装摘要内容、图像链接、图数据和对应段落引用以生成多模态摘要； 在生成多模态摘要之后，所述方法还包括： 获取用户反馈数据，所述用户反馈数据包括星级评分、关键信息遗漏标注、自由文本建议以及对摘要段落的纠错标注； 将所述用户反馈数据格式化为训练样本对，所述训练样本对包括原始文档片段及其对应的正确摘要； 利用所述训练样本对微调摘要生成模型，并对摘要生成模型进行强化训练； 设置置信度门限，对于生成的摘要中置信度低于所述门限的部分，将其发送至用户端进行校验确认，并在获得确认后，将所述摘要保存或用于下游任务； 将文本模态特征和图像模态特征融合，得到跨模态融合向量的计算公式为： ； 其中为事件样本i在模态j的权重值，为模态数，为事件样本i在模态j的特征向量，为事件样本i的跨模态融合向量。

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