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龙图腾网获悉中国科学院成都文献情报中心申请的专利一种基于大语言模型的智库议题分析方法及系统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：CN120561292B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202511053323.1，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权一种基于大语言模型的智库议题分析方法及系统是由徐婧;陈文杰;曲建升;石李妍;王恺乐设计研发完成，并于2025-07-30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智库议题分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大语言模型的智库议题分析方法及系统，属于数据处理技术领域，包括步骤：S1，获取智库报告；S2，对获取的智库报告构建议题词二模网络，综合利用改进的局部中心度指标、半局部中心度指标和全局中心度指标识别智库、议题词二模网络中的核心议题；S3，基于步骤S2的识别结果，利用大语言模型生成议题报告。本发明可以高效提炼智库报告中的核心要义与共识见解，还具有精准、全面和实时监测的特点。

本发明授权一种基于大语言模型的智库议题分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的智库议题分析方法，其特征在于，包括如下步骤： S1，获取智库报告； S2，对获取的智库报告构建智库、议题词的二模网络，综合利用改进的局部中心性指标、半局部中心性指标和全局中心性指标识别智库、议题词的二模网络中的核心议题，构建核心议题的度量指标如下公式1： 1； 其中，EWM.表示熵权法，通过信息熵来度量各指标数据内部的差异性并确定权值；表示节点，表示局部中心性指标，表示半局部中心性指标，表示全局中心性指标；将智库与议题词视为两种不同类型的节点，并建立归属关系，整合到同一网络结构中，构成起智库、议题词的二模网络；在所述二模网络中，只有不同类型的节点之间才会存在连线，而同类节点之间则没有连线；在步骤S2中，改进的局部中心性指标的构建过程包括如下子步骤： 考虑网络中节点的结构相似度以及节点所在边的权重信息，构建如下公式2、公式3： 2； 3； 其中，表示节点i，表示节点i的所有相邻节点，是节点b和节点的邻接结构相似度，其值越大两个节点的结构重合度越高；表示节点u，表示节点u的度；表示节点b与节点u所在边的权重和；表示节点u与节点c所在边的权重和；表示节点b的所有相邻节点；表示节点c的所有相邻节点；表示节点x和节点y应边的权重和，并采用如下公式4计算： 4； 其中，边集，集合中每条边e都包含x和y两个节点；E表示网络中所有边形成的集合；表示节点x在边e中所占的权重；表示节点y在边e中所占的权重； 半局部中心性指标的构建过程包括如下子步骤： 通过纳入N阶邻接结构信息来描绘议题的核心性，构建如下公式5、公式6： 5； 6； 其中，表示从节点i出发步长为N的路径集；表示从节点i出发步长为N路径对应边的权重和；p表示路径集中的一条路径；表示边e的权重；m表示网络中节点的数量； 全局中心性指标的构建过程包括如下子步骤： 介数中心性指标着眼于网络的整体特性，它衡量了节点在网络中最短路径上对流量控制的力度，其数值代表了所有节点间最短路径中经过目标节点的频率，在此基础上，构建了全局中心性指标，构建如下公式7： 7； 其中，路径是由多个边构成的边序列，是节点j与节点k间最短路径的数目，是节点j与节点k对应最短路径经过节点i的数目，n表示网络中边的数量； S3，基于步骤S2的识别结果，利用大语言模型生成议题报告；具体包括子步骤：步骤1，利用大语言模型将报告划分到不同的核心议题中；步骤2，利用大模型分析报告，为议题生成核心观点；步骤3，将核心观点合并形成智库议题分析报告。

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