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龙图腾网获悉深圳市赢时胜信息技术股份有限公司申请的专利基于AI大模型技术的文档要素抽取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：CN121564741B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202610085946.5，技术领域涉及：G06V30/41；该发明授权基于AI大模型技术的文档要素抽取方法是由唐球;李跃峰;王淼设计研发完成，并于2026-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI大模型技术的文档要素抽取方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于AI大模型技术的文档要素抽取方法，包括如下步骤：接收用户输入的各类单据；通过视觉语言模型或文本解析技术对文档进行解析与版面分析，生成统一中间表示；采用动态分级模块从格式、结构、变异度三个维度评估文档复杂度，将其分为简单规整型、结构复杂型或高度变异型；根据评级结果自适应选择处理流程，包括高速模板匹配、多模态认知融合或智能体驱动处理；将处理结果转换为易处理的EasyEX格式；通过抽取Agent利用Prompt动态编译技术将自然语言需求转换为执行规则，由LLM定位并抽取目标字段；最后经类型校验、知识图谱核验与合规审查后输出结构化数据。本发明提升了单据处理的通用性、准确性与自动化程度，大幅降低人工成本。

本发明授权基于AI大模型技术的文档要素抽取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于AI大模型技术的文档要素抽取方法，其特征在于，包括如下步骤： S001、接收由用户输入的单据； S002、通过类型转换模块对所述单据的物理格式进行识别，在格式识别与版面分析后，系统生成一个结构化的中间表示； S003、将所述中间表示送入动态分级模块，所述动态分级模块并行调用格式分析器、结构解析器及变异度检测器，以获取文档的格式复杂度、结构复杂度及变异度的三个维度特征，并通过预训练轻量级决策树模型实时评定为L1简单规整型、L2结构复杂型或L3高度变异型等级； S004、根据步骤S003获得的复杂度等级，调用对应的差异化处理流程；对于结构复杂型或高度变异型文档，所述处理流程通过协同决策机制，融合VLM的版面分析结果与LLM的语义分析结果，以生成处理指令； S005、将经步骤S004处理后的内容转换为EasyEX格式，所述EasyEX格式以Markdown为基础，附加HTML表格与LaTeX标记，形成统一中间文档； S006、抽取引擎中的抽取Agent接收用户以自然语言描述的字段需求，利用Prompt动态编译技术将所述自然语言描述的字段需求实时编译为可执行的规则序列，并由LLM在所述EasyEX格式文档中定位并抽取对应字段及数值； 所述Prompt动态编译技术包括： 自然语言编译器通过LLM解释器将用户输入的自然语言指令实时编译为包含多步骤逻辑的、机器可执行的规则序列； 规则执行引擎在沙箱环境中解析并执行所述规则序列，调度LLM与VLM工具对目标文档进行定位、提取与判断； 在线学习反馈环捕捉用户对抽取结果的纠正操作，将每一次纠错行为转化为“指令-错误结果-正确结果”结构化样本，存入动态更新的纠错记忆库，用于后续任务中指导编译器生成更精准规则； S007、类型校验模块对步骤S006所得抽取结果依据预配置的正则表达式、数值范围及业务规则进行格式与逻辑校验，若发现错误则触发背压机制，将错误字段对应的文档片段重新送入抽取引擎进行迭代抽取； S008、上下游校验模块通过业务知识图谱引擎查询抽取要素在知识图谱中的关联路径与属性约束，进行跨字段一致性校验，并由合规语义防火墙将抽取结果与内置合规规则库进行深层语义匹配和推理，输出包含错误详情、风险等级及建议处理措施的综合校验报告； S009、将通过全部校验的结构化要素结果以JSON、XML或Excel格式输出，或直接写入下游业务系统。

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