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龙图腾网获悉中汽信息科技(天津)有限公司申请的专利一种基于大语言模型的用户评论细粒度解析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：CN119760140B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202510272656.7，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权一种基于大语言模型的用户评论细粒度解析方法是由李斌;杨靖;王雪虹;张帆设计研发完成，并于2025-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大语言模型的用户评论细粒度解析方法在说明书摘要公布了：本发明涉及语义理解技术领域，具体而言，涉及一种基于大语言模型的用户评论细粒度解析方法。该方法包括对用户的评论进行预处理；将所述评论在特定领域的专业知识中进行匹配，得到目标知识；基于目标任务和动态调优提示对大语言模型进行训练，所述目标任务包括方面词提取和情感极性分类；将所述评论与所述目标知识进行融合，并输入到所述大语言模型中，得到所述评论的解析结果。本发明利用大语言模型和优化提示策略对用户的评论进行细粒度解析。

本发明授权一种基于大语言模型的用户评论细粒度解析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的用户评论细粒度解析方法，其特征在于，包括： 对用户的评论进行预处理； 将所述评论在特定领域的专业知识中进行匹配，得到目标知识； 基于目标任务和动态调优提示对大语言模型进行训练，包括：构建大语言模型、训练样本和模型训练策略；构建基础提示模板库，所述基础提示模板库包括多种初始提示模板；在模型训练过程中，根据评论样本的内容特征，在所述初始提示模板的基础上增加与所述内容特征对应的提示，得到第一动态调优提示模板；对所述大语言模型的输出与评论样本进行对比，确定输出中忽略的评论内容，根据所述忽略的评论内容和第一动态调优提示模板生成第二动态调优提示模板；选取历史训练过程中提示成功的多个历史评论样本；选取与所述评论样本相似的历史评论样本，以及所述历史评论样本对应的历史动态调优提示模板；对所述历史动态调优提示模板进行选择和组合，并与所述第二动态调优提示模板结合，生成第三动态调优提示模板；在模型训练过程中，对每次迭代后的第三动态调优提示模板的效果进行评估；对通过评估的第三动态调优提示模板进行强化；根据所述第三动态调优提示模板继续对所述大语言模型进行训练；所述目标任务包括方面词提取和情感极性分类； 将所述评论在评论样本中进行相似度匹配，确定相似的评论样本以及所述相似的评论样本对应的第三动态调优提示模板；将所述第三动态调优提示模板、所述评论与所述目标知识进行融合，并输入到所述大语言模型中，得到所述评论的解析结果； 其中，所述评论与所述目标知识进行融合的过程，包括： 计算所述目标知识与所述评论的语义相似度，将所述语义相似度作为所述目标知识的相关性； 如果所述相关性和目标知识表达的自然度均超过设定阈值，则选择分层展示重点的模板；否则，选择简化模板；其中，通过语法检查器和句法分析器确定目标知识是否有语法和句法的错误或不当；如果没有错误不当，则自然度为100分；根据错误或不当的数量，在100分的基础上递减，得到自然度；所述分层展示重点的模板是分点列出核心知识的必要细节，所述简化模板是直接用单句或短语描述知识的核心内容； 如果所述目标知识的类型为基本属性，则将所述目标知识嵌入到所选知识模板的开头部分； 如果所述目标知识的类型为功能介绍，则将所述目标知识嵌入到所选知识模板中靠近评论的位置； 将所述知识模板与所述评论进行拼接。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中汽信息科技(天津)有限公司，其通讯地址为：300300 天津市东丽区先锋东路68号科研楼416室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。