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龍圖騰網獲悉中用科技有限公司申請的專利減少NLP中基于語料庫偏見自我診斷和除偏方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116451687B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-08發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310234185.1，技術領域涉及：G06F40/289；該發明授權減少NLP中基于語料庫偏見自我診斷和除偏方法及系統是由江大白;胡增;汪剛設計研發完成，并于2023-03-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本減少NLP中基于語料庫偏見自我診斷和除偏方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了減少NLP中基于語料庫偏見自我診斷和除偏方法及系統，減少NLP中基于語料庫偏見自我診斷和除偏方法包括以下步驟：獲取偏見的文本描述；基于語言模型的內部知識以及偏見的文本描述對語言模型進行自我診斷；基于預設的自我除偏算法對語言模型進行自我除偏。本發明能夠證明語言模型，尤其是大型語言模型，具有自我診斷的能力，基于這種能力，可以構建簡單方法，通過模型輸出、自我診斷及刪除不期望出現情況的方法降低模型輸出不當語言的概率。

本發明授權減少NLP中基于語料庫偏見自我診斷和除偏方法及系統在權利要求書中公布了：1.減少NLP中基于語料庫偏見自我診斷和除偏方法，其特征在于，該方法包括以下步驟： S1、獲取偏見的文本描述； S2、基于語言模型的內部知識以及偏見的文本描述對語言模型進行自我診斷； S3、基于預設的自我除偏算法對語言模型進行自我除偏； 所述基于語言模型的內部知識以及偏見的文本描述對語言模型進行自我診斷包括以下步驟： S21、定義語言模型M和詞語序列w1，...wk； S22、定義在輸入為詞語序列w1，...wk時，語言模型輸出下一個詞語是ω的概率表示為pMω|ω1，...ωk，將概率最大的單詞作為語言模型M的輸出； S23、基于語言模型M生成的語句x和屬性描述y，構建自我診斷輸入sdgx,y； 其中，自我診斷輸入sdgx,y構建方法為針對語言模型M生成的語句x，對語言模型M進行提問，要求語言模型M利用模型內部知識回答輸入的語句x中是否含有屬性y； S24、通過預設的概率計算公式計算語句x表現出屬性y的概率； 所述基于預設的自我除偏算法對語言模型進行自我除偏包括以下步驟： S31、基于預設的自我除偏算法，構建輸入x對應的自除偏輸入sdbx,y； S32、將原始輸入x以及自除偏輸入sdbx,y輸入語言模型M中，語言模型M計算輸出標記單詞的概率分布，得到pMω|x和pMω|sdbx,y； S33、將原始輸入x對應的概率分布pMω|x和自除偏輸入sdbx,y的概率分布pMω|sdbx,y輸入算法中，通過計算得到新的概率分布； S34、基于計算得到新的概率分布pMω|x，通過比較標記單詞對應概率大小，輸出最大概率對應的標記單詞； 其中，通過要求語言模型M在輸入文本局域x基礎上生成的延續包含屬性y，構建自除偏輸入sdbx,y。

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