南京邮电大学李子昂获国家专利权
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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种基于思维链提示工程的多标签文本解释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：CN120124758B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510595252.1，技术领域涉及：G06N5/045；该发明授权一种基于思维链提示工程的多标签文本解释方法是由李子昂;姚遥;王睿;常舒予;黄海平设计研发完成，并于2025-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于思维链提示工程的多标签文本解释方法在说明书摘要公布了：本申请属于自然语言处理领域，公开了一种基于思维链提示工程的多标签文本解释方法，包括：将多标签文本中的文档按照句子级的片段进行划分，构造每个标签对应的句子的集合，通过平均每个集合中的句子的预训练模型的表示，获取每个标签的向量表示；获得的主题向量，根据句子中每个词的向量表示与主题向量表示的余弦相似度，对词进行可视化；挖掘出与标签语义一致的主题从而提供细粒度的主题解释。本发明利用预训练语言模型与大语言模型的优势，提供多粒度的多标签文本解释。
本发明授权一种基于思维链提示工程的多标签文本解释方法在权利要求书中公布了：1.一种基于思维链提示工程的多标签文本解释方法，其特征在于：所述多标签文本解释方法包括以下步骤： 步骤1、获取多标签文本平台上的语料，对语料进行清洗，得到多标签文本语料集合； 步骤2、对多标签文本语料集合中的每一个标签，利用大语言模型生成标签描述信息，利用基于大语言模型的思维链提示工程将多标签文本语料集合中每个文档中的文本片段对齐到与文本片段语义相关的标签即给每个文本片段分配标签，同时将与任何标签都不相关的文本片段使用一个'irrelevant'标签进行对齐，基于预训练语言模型获取主题向量表示矩阵Et； 步骤3、根据大语言模型给文本片段分配的标签，通过计算文本片段中每个词的词向量与文本片段分配的标签对应向量的相关性，对句子中的词进行可视化； 步骤4、基于多标签文本语料集合中的每一个标签和步骤2获取主题向量表示矩阵Et，抽取与多标签文本语料集合中标签语义一致的主题，提供标签的解释。
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