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龍圖騰網(wǎng)恭喜中南大學(xué)申請的專利基于大語言模型的案件問答方法、介質(zhì)及設(shè)備獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119692484B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-30發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510198989.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06N5/04；該發(fā)明授權(quán)基于大語言模型的案件問答方法、介質(zhì)及設(shè)備是由李芳芳;王藝權(quán);楊智杰設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-02-24向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于大語言模型的案件問答方法、介質(zhì)及設(shè)備在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及智能問答方法技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于大語言模型的案件問答方法、介質(zhì)及設(shè)備。具體方法包括：獲取案件的圖文信息和相關(guān)問題；并輸入智能問答模型得到最優(yōu)答案。智能問答模型通過以下步驟獲得：基于遷移學(xué)習(xí)通過構(gòu)建的多模態(tài)語料庫訓(xùn)練預(yù)訓(xùn)練模型得到基模型；基于LoRA和P?Tuning對基模型參數(shù)進行微調(diào)得到微調(diào)后大語言模型；引入CLIP模塊對圖文信息進行特征融合得到初步問答模型；引入思維鏈得到能夠輸出多個具有推理鏈的候選答案的生成模型；訓(xùn)練現(xiàn)有打分模型得到能夠輸出最優(yōu)候選答案的評價模型。本發(fā)明能夠提高問答技術(shù)在生成準確和可靠答案方面的性能、減少錯誤信息或幻覺的產(chǎn)生。

本發(fā)明授權(quán)基于大語言模型的案件問答方法、介質(zhì)及設(shè)備在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于大語言模型的案件問答方法，其特征在于，包括如下步驟：獲取案件的圖文信息和案件的相關(guān)問題；將獲取的案件的圖文信息和案件的相關(guān)問題輸入智能問答模型得到最優(yōu)答案，該智能問答模型通過以下步驟獲得：S1：構(gòu)建包含案件相關(guān)知識的多模態(tài)語料庫，并基于遷移學(xué)習(xí)通過多模態(tài)語料庫訓(xùn)練預(yù)訓(xùn)練模型，得到適用于案件的基模型，其中：多模態(tài)語料庫的數(shù)據(jù)格式包括文本和圖片；S2：基于LoRA和P-Tuning對基模型的參數(shù)信息進行微調(diào)，得到微調(diào)后大語言模型；S3：在微調(diào)后大語言模型的基礎(chǔ)上引入CLIP模塊對輸入案件的圖文信息進行多模態(tài)特征融合，得到能夠理解和融合圖文信息的初步問答模型；S4：在初步問答模型中引入多維邏輯關(guān)聯(lián)的思維鏈，得到生成模型；生成模型根據(jù)輸入案件的相關(guān)問題輸出多個具有推理鏈的候選答案；所述S4包括：S4.1、基于三段論和類比推理構(gòu)建多維邏輯關(guān)聯(lián)的思維鏈；具體是：將相關(guān)規(guī)定作為主前提、案件的圖文信息作為次前提輸入初步問答模型；判斷輸入的案件的圖文信息是否符合主前提下的相關(guān)規(guī)定，若符合，初步問答模型輸出初步結(jié)論，若不符合則通過搜索與當(dāng)前案件相似的歷史案件和判決，類比推導(dǎo)出類似的結(jié)論，其中：主前提、次前提和基于主前提和次前提得推理結(jié)論為三段論的三個要素；結(jié)合三段論和類比推理的推理結(jié)論，生成一個完整的推理鏈以及案件咨詢的答案；根據(jù)三段論和類比推理得到了兩個結(jié)果：Cdeductive和Canalogical，則最終的推理結(jié)果C表示為：C＝α·Cdeductive+1-α·Canalogical；其中，α是一個權(quán)重系數(shù)，控制兩種推理方式的影響；在復(fù)雜案件中引入遞歸推理，具體公式如下：Ct″＝fCt″-1,PL,PF）；其中，Ct”是第t”步推理的結(jié)果，Ct”-1是上一輪推理的結(jié)果；PL和PF分別表示當(dāng)前步驟使用的相關(guān)規(guī)定和案件事實；S4.2、將多維邏輯關(guān)聯(lián)的思維鏈引入初步問答模型中，得到生成模型；S5：基于對比學(xué)習(xí)方法以及生成模型所生成的候選答案訓(xùn)練現(xiàn)有打分模型，得到能夠輸出多個候選答案中最優(yōu)答案的評價模型。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人中南大學(xué)，其通訊地址為：410083 湖南省長沙市岳麓區(qū)麓山南路932號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。