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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于大语言模型的水印生成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：CN119577707B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202411653644.0，技术领域涉及：G06F21/16；该发明授权一种基于大语言模型的水印生成方法及系统是由余海燕;万志鹏;曾政;黄新霆设计研发完成，并于2024-11-19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水印生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于人工智能领域，具体涉及一种基于大语言模型的水印生成方法及系统，包括：获取训练数据集，对训练数据集中的数据进行预处理；预设水印编码规则；根据水印编码规则采用预处理后的数据对大预言模型进行训练；获取待处理文本数据；对文本数据进行清洗和标准化处理；计算标准化文本数据的词频和逆文档频率，生成初始向量；采用Word2Vec模型对初始向量进行处理，得到高维词向量；将高维词向量输入到训练后的神经网络模型中，提取深层特征；根据深层特征对文本进行分类；将分类后的问题输入到训练后的大预言模型中，生成对应文本类型的水印；本发明设计了一种水印编码规则，并为分类后的文本生成对应的水印，从而提高了文本的安全性。

本发明授权一种基于大语言模型的水印生成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水印生成方法，其特征在于，包括：获取训练数据集，对训练数据集中的数据进行预处理；预设水印编码规则；根据水印编码规则采用预处理后的数据对大预言模型进行训练；获取待处理文本数据；对文本数据进行清洗和标准化处理；计算标准化文本数据的词频和逆文档频率，生成初始向量；采用Word2Vec模型对初始向量进行处理，得到高维词向量；将高维词向量输入到训练后的神经网络模型中，提取深层特征；根据深层特征对文本进行分类；将分类后的问题输入到训练后的大预言模型中，生成对应文本类型的水印； 根据水印编码规则采用预处理后的数据对大预言模型进行训练包括：选择Transformer为模型结构，并对模型进行分布式训练，即采用并行策略将训练数据输入到模型中进行训练，其中并行策略包括数据并行、张量并行和流水线并行；在模型进行训练过程中选择Adam优化器对模型的参数进行优化，通过使用NextTokenPrediction作为预训练任务，在预训练完成后通过有监督学习和强化学习的方法进行微调；完成模型的训练； 生成初始向量包括：将文本中的各个词汇转换为数值向量，即为每个词分配一个唯一的二进制向量，其中只有一个位置是1，其余位置是0；通过统计词频和逆文档频率来生成词向量基于统计的n个连续词的频率来生成向量，将每个词映射到一个高维实数向量，即该高维实数向量为初始向量。

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