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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利基于语义嵌入和结构熵检测的幻觉检测方法及其装置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：CN119446427B 。

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：202411519470.9，技术领域涉及：G16H20/70；该发明授权基于语义嵌入和结构熵检测的幻觉检测方法及其装置是由彭浩;王杰聪;苏丁力;解勤思;祁雪;殷飞设计研发完成，并于2024-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于语义嵌入和结构熵检测的幻觉检测方法及其装置在说明书摘要公布了：本申请提出了基于语义嵌入和结构熵检测的幻觉检测方法及其装置；其方法包括：针对输入问题，利用训练好的语言模型生成多个可能的答案集合；使用预训练的句子嵌入模型将每个答案转换为向量，计算它们之间的余弦相似度，从而构建相似性图；通过编码树对相似性图进行表示，计算每个节点的结构熵，以识别语义不确定性较高的节点；采用滑动平均法动态调整阈值，确保高熵输出得以及时标记为幻觉；将被标记为幻觉的答案剔除，确保输出的答案准确性和信息一致性。本发明有效提升了模型在复杂问题上的表现，减少了误导性信息的生成。初步实验表明，该方法在多个数据集上显著降低了幻觉输出的比例，增强了生成答案的语义一致性和准确性。

本发明授权基于语义嵌入和结构熵检测的幻觉检测方法及其装置在权利要求书中公布了：1.一种基于语义嵌入和结构熵检测的幻觉检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集有关食管癌的数据； 所述有关食管癌的数据包括：临床数据、数据库资料数据和真实病例数据； S2、对采集到的数据进行预处理； 所述预处理包括：数据清洗和数据标准化； S3、对处理后的数据进行幻觉检测并输出最终答案； 所述对处理后的数据进行幻觉检测并输出最终答案的步骤如下： S3.1、将处理后的数据输入大型语言模型中训练模型； S3.2、通过构建训练好的模型生成的答案间的相似性图； 所述通过构建训练好的模型生成的答案间的相似性图的具体步骤如下： S3.2.1、将问题输入训练好的模型中，生成多个相应的答案并收集答案形成答案集A，表达式如下： ，i取决于问题的数量，其中i∈（1，N），N为自然整数； S3.2.2、采用语义嵌入检测方法生成答案之间语义相似度； 所述语义嵌入检测方法是使用基于BERT模型的句向量提取方法将每个生成的答案转换为嵌入向量； 转换的表达式如下： ； 所述语义相似度是通过使用余弦相似度计算得到； 余弦相似度的表达式如下： ，i取决于问题的数量； i，j∈1,N，N为自然整数，i≠j 式中，表示向量的点积；是向量的范数； S3.2.3、通过余弦相似度的结果构建相似性图； 所述构建的过程为在无向图G中添加一条带权重的边； 无向图G的表达式如下： ； 式中，是顶点集合，既每个生成的答案对应于图中的一个顶点；是边集合，既通过计算答案之间的余弦相似度； 添加一条带权重的边的表达式如下： 重为余弦相似度值；表达式如下： ； ； 式中，是权重；是根据经验统计设定阈值； S3.3、基于所述相似性图计算结构熵； 所述基于所述相似性图计算结构熵的表达式如下： ； 式中，是结构熵；是与节点相连的边的权重之和；是无向图中总边的权重之和；是节点中顶点的数量；是节点的父节点中的顶点数量 S3.4、通过优化结构熵进行检测幻觉； 所述通过优化结构熵进行检测幻觉的步骤如下： S3.4.1、通过结构熵得到阈值，并根据得到的阈值进行幻觉检测； 所述阈值的表达式如下： ； 式中，是平滑参数；为最新一轮计算的平均结构熵值；是i=t时具备灵活性的初始阈值，表达式如下： ； 式中，为问题数量的平均结构熵；为平均值； 所述初始阈值的表达式如下： ； 式中，为调整参数，取1.5；为标准差； S3.4.2、输出幻觉标记，包括：识别高熵节点、标记与记录、拒绝输出； 所述识别高熵节点既系统自动遍历每个节点，检查其结构熵是否高于设定的阈值； 所述标记与记录既对超出阈值的节点进行标记，并记录相关信息，包括：节点的特征、生成的答案内容以及结构熵值； 所述拒绝输出既对于标记为幻觉输出的节点，系统拒绝其对应的答案； S3.5、基于幻觉标记给出正确答案； 所述基于幻觉标记给出正确答案的步骤如下： S3.5.1、剔除幻觉输出； 将答案集合A中剔除所有被标记为幻觉输出的答案，形成一个干净的答案集合，表达式如下： ； 式中，为幻觉标记集合； S3.5.2、答案再生成，包括：重新输入原始问题到模型，同时将被标记的幻觉输出作为负样本提供给模型； S3.5.3、输出最终答案。

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