基于大型语言模型的关键技术识别及IPC分类的方法及系统

本发明涉及自然语言处理领域，提供基于大型语言模型的关键技术识别及IPC分类的方法及系统，包括步骤S1：收集领域数据进行数据预处理以构建结构化领域语料库；步骤S2：重构混合分词器并生成对应的领域词汇表；利用预训练数据语料和领域词汇表，通过采用低秩适配技术对Qwen2.5基座模型进行增量预训练注入领域数据；基于领域数据构建面向指定任务的监督微调训练数据集，并进行数据预处理转为适用于SFT单元输入格式，通过低秩适配技术对SFT单元进行监督微调；通过任务分流机制分配给对应智能体调用SFT单元输出答案，本发明能够高效输出任意指定领域的关键核心技术及IPC分类号，无需像现有方法一样对指定领域重复进行如专家访谈、数据标注、模型训练拟合等工作。