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龙图腾网获悉山东浪潮智能生产技术有限公司申请的专利一种基于大模型的文本处理方法、系统、终端及存储介质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：CN120578765B 。

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：202511071867.0，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权一种基于大模型的文本处理方法、系统、终端及存储介质是由吕佳豪;王伟伟;史文玲设计研发完成，并于2025-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大模型的文本处理方法、系统、终端及存储介质在说明书摘要公布了：本发明属于文本处理技术领域，具体涉及一种基于大模型的文本处理方法、系统、终端及存储介质，包括对输入文本进行预处理，将预处理后的文本输入预建的第一大模型，输出错误列表或者无错提示；并在第一大模型输出错误列表时，对输出的错误列表进行检测，以及根据检测后的错误列表对预处理后的文本进行校正；将校正后的文本或无错提示对应的文本输入预建的第二大语言模型，输出敏感词提示或无敏感词提示。本发明通过先纠错、后敏感词分析的串联流程，主动识别并处理了纠错操作可能引入或触发的敏感词问题。第二大模型在已纠错的文本基础上进行敏感词分析，显著提升了敏感词识别的实时准确性和安全性。

本发明授权一种基于大模型的文本处理方法、系统、终端及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的文本处理方法，其特征在于，包括： 步骤S1、对输入文本进行预处理，预处理包括依次执行的提取文本、分词处理、规范化操作和段落切分操作； 步骤S2、将预处理后的文本输入预建的第一大模型，输出错误列表或者无错提示；并在第一大模型输出错误列表时，对输出的错误列表进行检测，以及根据检测后的错误列表对预处理后的文本进行校正； 步骤S3、将校正后的文本或无错提示对应的文本输入预建的第二大语言模型，输出敏感词提示或无敏感词提示； 步骤S4、将预建的第一大模型的输出结果和预建的第二大语言模型的输出结果进行合并；并格式化合并后的输出结果，同时输出校正文档以及在校正文档输出后清理校正文档； 其中，步骤S2中第一大模型预建的方法包括： 收集历史文本纠错标注数据，按格式整理为包含原始文本、错误位置和修正内容的三元组，根据整理出的三元组内容构建纠错训练集和纠错验证集； 基于第一预训练大模型，冻结主体参数，在第一预训练大模型的输入层插入训练提示向量，其中，为提示长度，为第一预训练大模型的隐藏层维度； 第一预训练大模型基于配置的损失函数进行训练，其中，N为纠错训练集中的样本数，为第个样本的错误标签，为第一预训练大模型的推理函数，为输入文本，为向量拼接操作； 在纠错验证集上计算纠错准确率、召回率，满足且时，保存当前模型为第一大模型； 步骤S2中对输出的错误列表进行检测的方法包括： 根据公式计算错误列表的自洽得分；其中，为多轮推理次数；为第一大模型输出的初始错误列表；为第j次推理的错误列表变体；为预存的文本语义相似度函数； 将计算得到的错误列表的自洽得分与预设的自洽得分阈值进行比较； 若，则判定错误列表中存在误报错误并过滤误报错误，保留的错误项，更新错误列表为。

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