一种基于大语言模型的标书审核方法

本发明公开了一种基于大语言模型的标书审核方法，属于文本审核技术领域，解决了在对标书的文本内容根据风险等级进行分类以后，标书内容的连贯性也会被打破，因此会在进行审核的过程中发生不同风险等级的标书文本之间出现对抗性文本漏洞无法识别的问题。包括如下步骤：风险要素图谱构建，解析招标文件，构建包含硬性条款与弹性条款的结构化知识网络，定义条款间的依赖与冲突关系；标书章节风险动态分级，融合承诺密度、模糊性、引用频率及拓扑中心度四维指标。本发明通过从高风险章节提取绝对化承诺作为锚点，反向追溯非高风险区域的语义关联片段，验证其约束效力后动态提升关联区域风险等级，解决分级审核导致的对抗性漏洞识别断层问题。