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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利基于大模型的多粒度脑语义对齐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：CN119886148B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202411805483.2，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权基于大模型的多粒度脑语义对齐方法是由李丕绩;张永朋;殷聪驰设计研发完成，并于2024-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大模型的多粒度脑语义对齐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大模型的多粒度脑语义对齐方法，包括：句子粒度上，基于保留动程的词序打乱操作进行同语义不同句法句子集合的生成；利用大语言模型对句子的编码功能提取集合中的句子表征再平均，获得句义表征向量；通过线性拟合模型，用句义表征预测人脑个位置功能性磁共振的强度，获得人脑中与句义理解相关的位置。单词粒度上，构建无监督的概率统计模型，引入对齐关系与产出率描述单词与人脑脑区间的激活关系；使用期望最大化方法进行参数迭代，训练模型直到收敛，得到单词到脑区的对齐概率。本发明通过对句子、单词两个粒度分别建模，在文本‑脑活动记录的平行数据集上进行实验，得到多粒度下人脑语义理解的脑区分布。

本发明授权基于大模型的多粒度脑语义对齐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的多粒度脑语义对齐方法，其特征在于，包括以下步骤： 句义方面，句义表征向量的提取：对数据集中每个句子进行保留语序打乱，打乱时保留句子的核心动作，动作的实施者和接受者，生成相似句义而语法结构迥异的句子集合，将这一集合中的句子输入大语言模型中，并从其隐藏层中抽取向量，将向量平均，得到句子的句义表征向量； 句义表征向人脑的映射：句义表征向量将通过脑编码技术映射到人脑的功能性磁共振成像图像的每个体素之上，如果某体素上的核磁强度被句义表征向量预测的高于设定阈值，则说明此体素与句义理解功能相关； 词义方面，对齐模型的建模与简化：针对数据集文本中各个单词与人脑中各个脑区之间的对齐关系建立概率模型，同时对于“一个单词可能引起多个脑区反应”的对齐关系，使用“产出率”建模，对建立好的模型进行假设以简化模型； 对齐模型的训练：将得到的模型转为优化问题，并在平行数据集上进行训练，训练后的模型包括了各个单词与脑区之间对齐的概率； 对齐模型的训练具体包括： 在一段时间内，即一个功能性磁共振成像测量时间片内，假设m个词映射到了n个产生反应的脑区，记这些词为S＝{w1,w2,…wm}，有反应的脑区为B＝{r1,r2,…rn}，存在着对齐关系这个“多个单词引发多个脑区反应”的过程被描述为： 对于S中的每个词wi，可能激活个脑区，称为产出率，记为其分别在B中的位置记为引入产出率后，模型转写为： 其中，接着做出以下5个假设： 最终模型为： p0+p1＝1。

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