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龍圖騰網(wǎng)獲悉南京郵電大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于思維鏈提示工程的多標(biāo)簽文本解釋方法獲國(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：CN120124758B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-12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：202510595252.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06N5/045；該發(fā)明授權(quán)一種基于思維鏈提示工程的多標(biāo)簽文本解釋方法是由李子昂;姚遙;王睿;常舒予;黃海平設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-05-09向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于思維鏈提示工程的多標(biāo)簽文本解釋方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本申請(qǐng)屬于自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于思維鏈提示工程的多標(biāo)簽文本解釋方法，包括：將多標(biāo)簽文本中的文檔按照句子級(jí)的片段進(jìn)行劃分，構(gòu)造每個(gè)標(biāo)簽對(duì)應(yīng)的句子的集合，通過(guò)平均每個(gè)集合中的句子的預(yù)訓(xùn)練模型的表示，獲取每個(gè)標(biāo)簽的向量表示；獲得的主題向量，根據(jù)句子中每個(gè)詞的向量表示與主題向量表示的余弦相似度，對(duì)詞進(jìn)行可視化；挖掘出與標(biāo)簽語(yǔ)義一致的主題從而提供細(xì)粒度的主題解釋。本發(fā)明利用預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型與大語(yǔ)言模型的優(yōu)勢(shì)，提供多粒度的多標(biāo)簽文本解釋。

本發(fā)明授權(quán)一種基于思維鏈提示工程的多標(biāo)簽文本解釋方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于思維鏈提示工程的多標(biāo)簽文本解釋方法，其特征在于：所述多標(biāo)簽文本解釋方法包括以下步驟： 步驟1、獲取多標(biāo)簽文本平臺(tái)上的語(yǔ)料，對(duì)語(yǔ)料進(jìn)行清洗，得到多標(biāo)簽文本語(yǔ)料集合； 步驟2、對(duì)多標(biāo)簽文本語(yǔ)料集合中的每一個(gè)標(biāo)簽，利用大語(yǔ)言模型生成標(biāo)簽描述信息，利用基于大語(yǔ)言模型的思維鏈提示工程將多標(biāo)簽文本語(yǔ)料集合中每個(gè)文檔中的文本片段對(duì)齊到與文本片段語(yǔ)義相關(guān)的標(biāo)簽即給每個(gè)文本片段分配標(biāo)簽，同時(shí)將與任何標(biāo)簽都不相關(guān)的文本片段使用一個(gè)'irrelevant'標(biāo)簽進(jìn)行對(duì)齊，基于預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型獲取主題向量表示矩陣Et； 步驟3、根據(jù)大語(yǔ)言模型給文本片段分配的標(biāo)簽，通過(guò)計(jì)算文本片段中每個(gè)詞的詞向量與文本片段分配的標(biāo)簽對(duì)應(yīng)向量的相關(guān)性，對(duì)句子中的詞進(jìn)行可視化； 步驟4、基于多標(biāo)簽文本語(yǔ)料集合中的每一個(gè)標(biāo)簽和步驟2獲取主題向量表示矩陣Et，抽取與多標(biāo)簽文本語(yǔ)料集合中標(biāo)簽語(yǔ)義一致的主題，提供標(biāo)簽的解釋。

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