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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利基于句子语义注入水印的大语言模型生成内容检测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：CN119939544B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510087710.0，技术领域涉及：G06F21/16；该发明授权基于句子语义注入水印的大语言模型生成内容检测方法是由张琨;李博;洪日昌设计研发完成，并于2025-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于句子语义注入水印的大语言模型生成内容检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于句子语义注入水印的大语言模型生成内容检测方法，涉及信息处理领域，并包含：1构建并训练用于确定句子标记的水印模型；2获取用于生成水印文本的提示文本；3标记大语言模型生成的句子来注入水印；4提取文本每个句子的标记，并验证文本是否为大语言模型生成。本发明基于句子语义标记句子，并通过筛选大语言模型生成的句子向生成内容中注入水印标记，实现了向大语言模型生成内容中添加不可见的水印标记，进而检测大语言模型生成内容，防止大语言模型生成内容被滥用。

本发明授权基于句子语义注入水印的大语言模型生成内容检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于句子语义注入水印的大语言模型生成内容检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、构建并训练用于确定句子标记的水印模型； S11、获取句子数据集，其中，表示句子数据集D中的第个句子，，表示句子数据集D中第个句子，，表示中句子的个数； 将和输入嵌入模型中进行处理，得到的嵌入和的嵌入； S12、基于句子语义，构建用于确定句子标记的水印模型，包括：编码器，码表和解码器，并对和进行处理，得到的重建表示和的重建表示； 所述S12中的编码器和解码器均由线性层组成，码表由n个d维潜在表示组成；其中，表示第k个潜在表示，d表示每个潜在表示的维度，n表示码表中潜在表示的个数； S121、将和分别输入到编码器中进行处理，得到的潜在表示和的潜在表示； S122、利用式1识别码表中与最接近的潜在表示以及与最接近的潜在表示，并将对应的编号i和j分别作为第个句子的标记和第个句子的标记； 1 S123、将和分别输入到解码器中进行处理，得到的重建表示和的重建表示； S13、构建水印模型的总损失函数； S14、利用反向传播算法训练所述水印模型，并计算总体损失函数以更新模型参数，直到总体损失函数收敛为止，从而得到训练后的水印模型； S2、获取待嵌入水印的提示文本，其中，表示提示文本中第i个句子，，表示提示文本中句子的数量； S3、基于水印模型，标记大语言模型生成的句子，用于在提示文本中注入水印； S4、对于给定的新文本，提取中每个句子的标记，并验证文本是否为大语言模型生成。

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合肥工业大学，其通讯地址为：230009 安徽省合肥市包河区屯溪路193号；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”。

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