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龙图腾网获悉上海恒格信息科技有限公司申请的专利一种保险领域垂直大模型的数据增强与泛化方法及系统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：CN121786191B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202610275055.6，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权一种保险领域垂直大模型的数据增强与泛化方法及系统是由江渔剑;孙昊设计研发完成，并于2026-03-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种保险领域垂直大模型的数据增强与泛化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及机器学习技术领域，揭露了一种保险领域垂直大模型的数据增强与泛化方法及系统，所述方法包括：对多源异构原始数据进行结构化提炼重组，得到种子数据集；对种子数据集中的问题文本进行语义空间映射，得到基础增强问题文本集；对基础增强问题文本集进行择优遴选，得到增强数据集；根据垂直大模型的多轮对话状态转移树，对增强数据集中的问答对进行真实性润饰，得到多轮对话训练数据；将增强数据集中的单轮问答数据与多轮对话训练数据进行属性适配性融合，并对业务场景分类体系和对话复杂度定义规则进行分层标记，得到最终训练语料库；对训练过程进行协同塑形，得到泛化垂直大模型；本发明可以提高垂直大模型数据增强与泛化的效率。

本发明授权一种保险领域垂直大模型的数据增强与泛化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种保险领域垂直大模型的数据增强与泛化方法，其特征在于，所述方法包括： S1、对保险领域的多源异构原始数据进行结构化提炼重组，得到所述保险领域的种子数据集； S2、基于所述保险领域中垂直大模型的同义与上下位关系网络，对所述种子数据集中标准化问答对的问题文本进行语义空间映射，得到所述保险领域的基础增强问题文本集； S3、基于所述垂直大模型的多维度质量评估准则，对所述基础增强问题文本集进行择优遴选，得到所述保险领域的增强数据集； S4、根据所述垂直大模型的多轮对话状态转移树，对所述增强数据集中的问答对进行真实性润饰，得到所述保险领域的多轮对话训练数据； S5、将所述增强数据集中的单轮问答数据与所述多轮对话训练数据进行属性适配性融合，并根据所述垂直大模型的业务场景分类体系和对话复杂度定义规则进行分层标记，得到所述保险领域的最终训练语料库； S6、基于所述最终训练语料库、预设的参数高效微调范式和三层引导式提示工程框架，对所述保险领域中基础大语言模型的训练过程进行协同塑形，得到所述保险领域的泛化垂直大模型。

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