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龙图腾网获悉浙江智慧网络医院管理有限公司申请的专利一种拟人大模型孕产妇陪伴数字人系统及其陪伴方法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：CN119227724B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202411732371.9，技术领域涉及：G06N3/006；该发明授权一种拟人大模型孕产妇陪伴数字人系统及其陪伴方法是由曹漪洁;赵圣洁;高匡庸;吕妙芝设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种拟人大模型孕产妇陪伴数字人系统及其陪伴方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种拟人大模型孕产妇陪伴数字人系统及其陪伴方法，其中涉及的一种拟人大模型孕产妇陪伴数字人系统，包括：数据收集模块，用于获取与孕产妇陪伴相对应的数据信息，并对获取的数据信息进行脱敏、去重、可用性评估处理，得到处理后的文本数据；数据处理模块，用于将处理后的文本数据进行关系抽取、实体识别、文本分类处理，得到结构化处理后的文本数据；训练模块，用于将结构化处理后的文本数据输入CHATGLM智能模型，并采用LORA方法进行微调训练，得到微调后的CHATGLM智能模型；优化模块，用于采用人类反馈的强化学习、提示词模板对微调后的CHATGLM智能模型进行优化处理，得到孕产妇陪伴拟人模型。

本发明授权一种拟人大模型孕产妇陪伴数字人系统及其陪伴方法在权利要求书中公布了：1.一种拟人大模型孕产妇陪伴数字人系统，其特征在于，包括： 数据收集模块，用于获取与孕产妇陪伴相对应的数据信息，并对获取的数据信息进行脱敏、去重、可用性评估处理，得到处理后的文本数据；其中获取的数据信息包括文本数据以及图像数据；包括： 文本处理模块，用于获取数据信息中的文本数据； 脱敏处理模块，用于删除文本数据中的敏感数据，得到脱敏后的文本数据； 可用性评估模块，用于基于词袋模型对脱敏后文本数据对应关键词的可用性进行评估，判断每条数据对应的关键词是否正常，并将关键词异常超过预设阈值区间的数据剔除，得到评估后的关键词； 计算每个关键词30维向量的几何平均词向量GM，GM可以表示为： GM＝V1⊙V2⊙...⊙V30130 其中，⊙表示向量的逐元素乘法，130表示对向量进行30次方根运算；V1,V2,...,V30表示每个关键词的一个30维的向量；选择与平均值偏差最大的孕产妇计算余弦距离阈值T，表示为： T＝dcosVw,G0M＝1-Vw·G0M|Vw|·|G0M| 其中，·表示向量的点积，∣Vw∣和∣G0M∣分别表示向量的模；G0M表示无身体异常情况孕产妇数据集的几何平均向量；Vw＝[V1,V2,...,V30]，表示每个关键词的一个30维的向量； 计算孕产妇特殊情况向量θS，表示为： θS＝QST 其中，θS表示不同孕产妇特殊情况向量编号；QS表示当前特殊情况余弦距离值，T表示余弦距离阈值； 根据孕产妇特殊情况标签加入孕产妇特殊情况向量θS计算向量余弦距离： Unw＝θS·dcosVw,G0M＝θS·[1-Vw·G0M|Vw|·|G0M|] 统计该每条数据的关键词异常值，表示为： 其中，K表示每条数据的关键词异常值；W表示关键词数量；w表示关键词序号；Unw表示第n个数据中第w个关键词的向量余弦距离；T表示预设阈值区间；表示不在预设阈值区间内的关键词数量； 去重处理模块，用于对评估后的关键词进行查重，删除重复的关键词，得到去重后的文本数据；表示为： 其中，Un表示第n个数据；Unw＝Un-1w表示第n个数据和第n-1个数据完全相同，则将第n个数据删除； 数据处理模块，用于将处理后的文本数据进行关系抽取、实体识别、文本分类处理，得到结构化处理后的文本数据；具体包括： 关系抽取模块，用于使用抽取模型对文本数据进行关系抽取，完成数据关系的抽取任务； 实体识别模块，用于使用向量模型将完成数据关系抽取的文本数据进行语义信息的识别； 文本分类模块，用于将识别后的文本数据按照文本类别以及数据格式分别存入关系数据库、图数据库、向量数据库中； 训练模块，用于将结构化处理后的文本数据输入CHATGLM智能模型，并采用LORA方法进行微调训练，得到微调后的CHATGLM智能模型； 优化模块，用于采用人类反馈的强化学习、提示词模板对微调后的CHATGLM智能模型进行优化处理，得到孕产妇陪伴拟人模型；具体为： 通过人类反馈的强化学习RLHF来优化结合微调后的CHATGLM智能模型的决策过程，以使微调后的CHATGLM智能模型根据反馈自我迭代学习；通过预设的规则和约束条件，为微调后的CHATGLM智能模型设定回复模板。

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