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龙图腾网获悉开鑫科技有限公司申请的专利一种基于大语言模型的数据资产入表的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：CN119623442B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202510168222.2，技术领域涉及：G06F40/18；该发明授权一种基于大语言模型的数据资产入表的方法是由周治翰;陈洁;唐晓媛设计研发完成，并于2025-02-17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数据资产入表的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大语言模型的数据资产入表的方法，属于数据处理技术领域，包括数据解析、语义标注、数据加工、资产评估和动态优化，实现从数据提取、语义标注、结构化加工到资产评估和优化的自动化数据资产化流程，解决了对于文本数据和实时流数据的高效解析、语义标注、数据加工、资产评估、数据资产入表披露和动态优化的技术问题，本发明减少人工标注的需求，实现数据的自动化标注与加工，能够高效地处理大规模文本数据和实时流数据，满足低延时要求，提供综合评分和可视化工具，帮助用户直观了解数据资产的价值，为数据资产赋予更高的商业价值。

本发明授权一种基于大语言模型的数据资产入表的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的数据资产入表的方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤1：建立数据解析模块，数据解析模块获取文本数据和实时流数据，对文本数据进行分割，利用BiLSTM-CRF模型识别实体，提取实体、属性及其关系； 步骤2：建立语义标注模块，语义标注模块通过零样本学习方法和少样本学习方法为数据自动添加语义标签； 步骤3：建立数据加工模块，数据加工模块将带有语义标签的实体进行语义聚合，加工为结构化数据资产； 步骤4：建立资产评估模块，资产评估模块定量化评估数据资源的价值，生成数据资产入表披露报告并提供可视化展示； 步骤5：建立动态优化模块，动态优化模块持续优化步骤1到步骤4的数据资产化流程； 在执行步骤5时，具体步骤如下： 步骤5-1：获取用户反馈、系统评估指标； 步骤5-2：语义反馈，通过用户交互采集反馈数据，对LLM模型进行微调更新，具体包括： 步骤5-2-1：收集带反馈标注的数据集； 步骤5-2-2：调整模型目标，加入反馈损失函数； 步骤5-2-3：使用小批量随机梯度下降SGD优化模型参数，具体公式如下： Lfine-tune＝Loriginal+βLfeedback； 其中，Lfeedback表示基于用户反馈的损失，β为权重系数，Lfine-tune表示微调后的损失函数，Loriginal表示原始损失函数； 步骤5-3：模型优化，使用知识蒸馏方法对LLM模型进行轻量化优化； 步骤5-4：资产更新，设计自动更新机制，基于实时反馈更新数据资产库，剔除低价值或过时资产； 步骤5-5：适应多任务场景，通过多任务学习Multi-task Learning增强模型对多业务场景的适配性。

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