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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于信息检索和大语言模型驱动的机器遗忘学习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：CN119848214B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202510071938.0，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种基于信息检索和大语言模型驱动的机器遗忘学习方法是由王禄生;苗泽一;毕胜;李政;常伟杰设计研发完成，并于2025-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于信息检索和大语言模型驱动的机器遗忘学习方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于信息检索和大语言模型驱动的机器遗忘学习方法，用于在法律领域中对知识丰富的大语言模型进行遗忘学习。对于给定的用户查询，重新定义了遗忘学习任务，采取不改动模型参数的方式，通过为模型添加禁止访问遗忘集的权限，从而使模型拒绝回答有关遗忘集的信息，达到遗忘学习目标。首先通过混合检索机制将用户查询在遗忘集语料中执行信息检索。然后基于本发明设计的重排序器，将检索出的段落按照相关性重新排序。接着将最相关的前n个段落输入到基于大语言模型的校验器中进行校验，进一步明确用户查询是否涉及遗忘集的信息。本发明方法在遗忘学习任务上具有较高的整体性能，能够在实现精准可靠的遗忘学习的同时，兼顾效率与成本。

本发明授权一种基于信息检索和大语言模型驱动的机器遗忘学习方法在权利要求书中公布了：1.基于信息检索和大语言模型驱动的机器遗忘学习方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 1对于给定的用户查询，重新定义遗忘学习任务； 2设计一种检索器，通过混合检索机制将用户查询Q在遗忘集语料中执行信息检索，进一步提升搜索性能； 3对于步骤2的检索器输出的前K个段落，利用重排序器调整这些段落的顺序，以确保最相关的段落得到更优的排名； 4将步骤3得到的遗忘集中n个与用户查询最相关的段落，输入到基于大语言模型的校验器中进行校验，进一步明确用户查询是否涉及遗忘集的信息，并指示大模型做出相应回复； 5构建一个法律领域盗窃案件的遗忘学习基准数据集，以验证所述学习方法的有效性； 其中，所述步骤1中，采取不改动模型参数的方式，通过为模型添加禁止访问遗忘集的权限，从而使模型拒绝回答有关遗忘集的信息，达到抹除掉遗忘集在模型中的数据痕迹、模型对其表现为不知道的遗忘学习目标，将遗忘学习任务形式化定义为：对于遗忘集Df＝{y1,y2,...,yf,...}，其中yf是会泄露隐私信息的有害文本，预训练语言模型θo处理提示xf时会产生包含yf的有害输出，将遗忘学习机制表示为U，使得其中，当模型θo处理不涉及遗忘集内容的正常提示xn时，应将其视为普通提问，生成正常的答复yn；当模型θo遇到有关遗忘集内容的提示xf时，应将其识别并生成拒绝回答的答复yreject,其中其中，所述步骤4中，构建了用户和系统之间的动态交互模式，如果基于大语言模型的校验器在给定目前纲要的条件下，发现有多个案件与用户查询相关，那么将要求用户进一步提供有关案件的其余未知关键信息，用于更新纲要，通过一系列来回交换响应用户查询并明确用户的信息需求，即时更新纲要从而导引基于大语言模型的校验器对相关案件逐步缩小审查范围，来检索与最新纲要相符的相关案件。

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