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          中國(guó)科學(xué)院成都文獻(xiàn)情報(bào)中心;四川省創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展中心胡威獲國(guó)家專利權(quán)

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          龍圖騰網(wǎng)獲悉中國(guó)科學(xué)院成都文獻(xiàn)情報(bào)中心;四川省創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展中心申請(qǐng)的專利一種技術(shù)發(fā)展態(tài)勢(shì)感知系統(tǒng)及方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號(hào)為:CN120429414B

          龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-23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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為:202510937769.4,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06F16/3329;該發(fā)明授權(quán)一種技術(shù)發(fā)展態(tài)勢(shì)感知系統(tǒng)及方法是由胡威;楊寧;張?chǎng)?趙爽;李杉;崔桂榕設(shè)計(jì)研發(fā)完成,并于2025-07-08向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

          一種技術(shù)發(fā)展態(tài)勢(shì)感知系統(tǒng)及方法在說明書摘要公布了:本發(fā)明公開了一種技術(shù)發(fā)展態(tài)勢(shì)感知系統(tǒng)及方法,屬于信息處理領(lǐng)域,系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)輸入模塊、領(lǐng)域概覽模塊、情報(bào)任務(wù)問答模塊和數(shù)據(jù)輸出模塊;方法包括:步驟一:接收用戶問題,進(jìn)行深度語(yǔ)義解析;步驟二:構(gòu)建基于元數(shù)據(jù)的思維鏈和提示詞工程體系;步驟三:執(zhí)行基于大語(yǔ)言模型驅(qū)動(dòng)的思維鏈推理與生成報(bào)告初稿;步驟四:執(zhí)行報(bào)告初稿的元數(shù)據(jù)一致性檢驗(yàn),執(zhí)行報(bào)告內(nèi)容更新,呈現(xiàn)研究報(bào)告與證據(jù);步驟五:歸檔研究報(bào)告中的高質(zhì)量科學(xué)數(shù)據(jù)。本發(fā)明能夠有效挖掘技術(shù)發(fā)展中的關(guān)鍵特征規(guī)律,實(shí)現(xiàn)對(duì)技術(shù)發(fā)展態(tài)勢(shì)的全面、便捷、高效和智能感知,提供技術(shù)態(tài)勢(shì)感知結(jié)果自動(dòng)化推理,為決策提供高效且可信的情報(bào)參考。

          本發(fā)明授權(quán)一種技術(shù)發(fā)展態(tài)勢(shì)感知系統(tǒng)及方法在權(quán)利要求書中公布了:1.一種技術(shù)發(fā)展態(tài)勢(shì)感知系統(tǒng),其特征在于,包括:數(shù)據(jù)輸入模塊、領(lǐng)域概覽模塊、情報(bào)任務(wù)問答模塊和數(shù)據(jù)輸出模塊; 所述數(shù)據(jù)輸入模塊,用于導(dǎo)入技術(shù)文獻(xiàn)載體及其檢索式,得到領(lǐng)域數(shù)據(jù)集; 所述領(lǐng)域概覽模塊,用于對(duì)輸入的數(shù)據(jù)集進(jìn)行技術(shù)主體識(shí)別,得到描述性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果,基于描述性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果實(shí)現(xiàn)領(lǐng)域概覽功能; 分析結(jié)果元數(shù)據(jù)庫(kù),用于存儲(chǔ)對(duì)各技術(shù)實(shí)體和概念的結(jié)構(gòu)化分析結(jié)果,系統(tǒng)檢索與結(jié)構(gòu)化查詢對(duì)象中的實(shí)體及關(guān)鍵參數(shù)相關(guān)的元數(shù)據(jù)子集,形成候選元數(shù)據(jù)集合; 所述情報(bào)任務(wù)問答模塊,用于對(duì)已有技術(shù)分析結(jié)果進(jìn)行集成,構(gòu)建領(lǐng)域技術(shù)發(fā)展態(tài)勢(shì)解讀的思維鏈,利用大語(yǔ)言模型結(jié)合思維鏈進(jìn)行技術(shù)供應(yīng)鏈推演、技術(shù)演化路徑問答、技術(shù)機(jī)會(huì)識(shí)別及風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)問答、技術(shù)轉(zhuǎn)化規(guī)律預(yù)測(cè)和技術(shù)融合趨勢(shì)研判功能;具體包括:步驟一:接收用戶問題,并進(jìn)行深度語(yǔ)義解析;步驟二:構(gòu)建基于元數(shù)據(jù)的思維鏈和提示詞工程體系;步驟三:執(zhí)行基于大語(yǔ)言模型驅(qū)動(dòng)的思維鏈推理與生成報(bào)告初稿;步驟四:執(zhí)行報(bào)告初稿的元數(shù)據(jù)一致性檢驗(yàn),執(zhí)行報(bào)告內(nèi)容更新,呈現(xiàn)研究報(bào)告與證據(jù);具體包括子步驟: S16.計(jì)算并存儲(chǔ)思維鏈上每個(gè)節(jié)點(diǎn)的置信度:在大語(yǔ)言模型生成每個(gè)節(jié)點(diǎn)輸出內(nèi)容的同時(shí),通過內(nèi)部一致性檢查判斷輸出內(nèi)容與提示詞中的元數(shù)據(jù)是否存在事實(shí)性矛盾,得到置信度數(shù)值來評(píng)估輸出質(zhì)量;若發(fā)現(xiàn)置信度低于設(shè)定閾值,則將該節(jié)點(diǎn)及其輸出標(biāo)記為低置信度; S17.低置信節(jié)點(diǎn)的元數(shù)據(jù)對(duì)齊與輸出重試:預(yù)設(shè)最大重試次數(shù),對(duì)于被標(biāo)記為低置信度的節(jié)點(diǎn)及其輸出內(nèi)容,將嘗試進(jìn)行輸出修正;將提示詞及低置信度的輸出內(nèi)容重新輸入給大語(yǔ)言模型,得到更新后的輸出內(nèi)容,并再次與提示詞中的元數(shù)據(jù)進(jìn)行事實(shí)性比較,直至其置信度高于閾值或循環(huán)次數(shù)達(dá)到最大; S18.結(jié)構(gòu)化研究報(bào)告初步匯總:將思維鏈中所有節(jié)點(diǎn)的輸出按照邏輯順序組織和匯總,形成對(duì)用戶原始需求一個(gè)包含推理過程的研究報(bào)告; S19.事實(shí)核查與證據(jù)鏈接可視化:對(duì)研究報(bào)告中引用的元數(shù)據(jù),建立引用鏈接;在最終呈現(xiàn)時(shí),用戶能夠點(diǎn)擊查看證據(jù)來源;對(duì)于關(guān)鍵的數(shù)值型或事實(shí)型斷言,再次與原始數(shù)據(jù)源進(jìn)行核對(duì); S20.計(jì)算研究報(bào)告的綜合置信度:基于各節(jié)點(diǎn)輸出內(nèi)容的置信度進(jìn)行聚合處理,計(jì)算研究報(bào)告的綜合置信度得分; S21.研究報(bào)告呈現(xiàn)與置信度分級(jí)策略:根據(jù)置信度得分的高低,采取不同的呈現(xiàn)策略;其中,高置信度答案直接呈現(xiàn);中等置信度答案附帶不確定性說明或提示用戶關(guān)鍵假設(shè);低置信度答案則建議用戶結(jié)合其他信息源或咨詢專家; S22.語(yǔ)言風(fēng)格微調(diào):基于本地存儲(chǔ)的情報(bào)研究報(bào)告知識(shí)庫(kù),調(diào)用大語(yǔ)言模型,對(duì)研究報(bào)告進(jìn)行科技情報(bào)語(yǔ)言風(fēng)格微調(diào)潤(rùn)色,確保其表述符合專業(yè)情報(bào)分析報(bào)告的規(guī)范、客觀和嚴(yán)謹(jǐn)?shù)囊螅瑫r(shí)提升可讀性; S23.數(shù)據(jù)分析圖片與文本合并為文檔:根據(jù)預(yù)確定的排版模板,整合優(yōu)化后的研究報(bào)告文本、各分析模塊元數(shù)據(jù)所對(duì)應(yīng)的圖片、元數(shù)據(jù)證據(jù)鏈接以及綜合置信度,形成一個(gè)完整的最終的文檔研究報(bào)告,輸出至指定路徑位置;其中,關(guān)鍵元數(shù)據(jù)及圖片結(jié)構(gòu)化的輸出至指定路徑位置 步驟五:歸檔研究報(bào)告中的高質(zhì)量科學(xué)數(shù)據(jù); 所述數(shù)據(jù)輸出模塊,用于輸出情報(bào)任務(wù)問答模塊的結(jié)果。

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