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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利基于大语言模型和图神经网络的名词隐喻识别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：CN119646227B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202411861877.X，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权基于大语言模型和图神经网络的名词隐喻识别方法是由张冬瑜;杨森淇;刘禹汐;陈宏俊;林鸿飞设计研发完成，并于2024-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大语言模型和图神经网络的名词隐喻识别方法在说明书摘要公布了：基于大语言模型和图神经网络的名词隐喻识别方法，属于自然语言处理技术领域，用于准确地识别名词隐喻用途，要点是将待处理文本输入训练后的所述预处理模型，所述预处理模型输出第一特征表示；根据句法依存关系和点互信息构建所述待处理文本的语义图；将所述第一特征表示以及所述语义图输入训练后的所述图卷积网络，所述图卷积网络输出第二特征表示；将所述第二特征表示通过分类器进行分类得待处理文本中名词隐喻识别结果，本发明显著提高了隐喻识别的准确性，具有广泛的应用潜力。

本发明授权基于大语言模型和图神经网络的名词隐喻识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型和图神经网络的名词隐喻识别方法，其特征在于，用于隐喻识别模型，所述隐喻识别模型包括预处理模型以及图卷积模型，所述识别方法包括如下步骤：训练所述隐喻识别模型；将待处理文本输入训练后的所述预处理模型，所述预处理模型输出第一特征表示；根据句法依存关系和点互信息构建所述待处理文本的语义图；将所述第一特征表示以及所述语义图输入训练后的图卷积网络，所述图卷积网络输出第二特征表示；将所述第二特征表示通过分类器进行分类得到待处理文本中名词隐喻识别结果；其中，步骤中所述训练所述隐喻识别模型，包括通过第一大语言模型对第一数据集进行数据增广以构建第二数据集；通过第二大语言模型对所述第二数据集进行数据蒸馏以构建第三数据集；将所述第三数据集输入预处理模型，所述预处理模型输出第一特征表示；根据句法依存关系和点互信息构建所述第三数据集的语义图；将所述第一特征表示以及所述语义图输入图卷积网络，所述图卷积网络输出第二特征表示；将所述第二特征表示通过分类器进行分类；所述第一数据集包含名词隐喻的中文句子或包含非名词隐喻的中文句子；所述数据增广中对第一大语言模型的提示语，包括包含名词隐喻的句子的提示语，和不包含名词隐喻的句子的提示语；所述第二数据集包括包含名词隐喻的句子的增广句子，和不包含名词隐喻的句子的增广句子；所述数据蒸馏中对第二大语言模型的提示语，包括包含名词隐喻的句子以及其增广句子的提示语，和不包含名词隐喻的句子以及其增广句子的提示语。

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大连理工大学，其通讯地址为：116024 辽宁省大连市甘井子区凌工路2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”。