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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利一种基于大型语言模型的不良思维监测方法和装置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：CN119886106B 。

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：202410454522.2，技术领域涉及：G06F40/20；该发明授权一种基于大型语言模型的不良思维监测方法和装置是由王丹力;李嘉祥;王占鸿设计研发完成，并于2024-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大型语言模型的不良思维监测方法和装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于大型语言模型的不良思维监测方法和装置，其中方法应用于会议系统，包括：对群体研讨进行监测，并获取参与群体研讨人员的背景信息，以及群体研讨所产生的会话序列；将会话序列和背景信息输入至不良思维监测模型，得到不良思维监测模型输出的思维监测结果；不良思维监测模型是在大型语言模型的基础上，应用参与样本群体研讨人员的样本背景信息、样本群体研讨产生的样本会话序列，以及样本群体研讨的不良思维标签训练得到，克服了传统方案无法对群体研讨进行监测，并检测其中的不良思维的缺陷，实现了多人会议中不良思维的监测，并为群体的不良思维的解决提供了参考和依据，能够提升决策的全面性和准确性，避免决策失利的风险。

本发明授权一种基于大型语言模型的不良思维监测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于大型语言模型的不良思维监测方法，其特征在于，应用于会议系统，所述方法包括： 对群体研讨进行监测，并获取参与所述群体研讨人员的背景信息，以及所述群体研讨所产生的会话序列，所述会话序列中包含参与所述群体研讨人员的发言、操作及其对应的时间； 将所述会话序列和所述背景信息输入至不良思维监测模型，得到所述不良思维监测模型输出的思维监测结果； 所述不良思维监测模型是在大型语言模型的基础上，应用参与样本群体研讨人员的样本背景信息、所述样本群体研讨产生的样本会话序列，以及所述样本群体研讨的不良思维标签训练得到； 所述不良思维监测模型包括结构相同的大型语言模型和目标语言模型，所述目标语言模型基于所述大型语言模型构建得到； 所述将所述会话序列和所述背景信息输入至不良思维监测模型，得到所述不良思维监测模型输出的思维监测结果，包括： 将所述背景信息输入至所述不良思维监测模型中的目标语言模型，得到所述目标语言模型输出的背景特征； 将所述背景特征和所述会话序列输入至所述不良思维监测模型中的大型语言模型，得到所述大型语言模型输出的思维监测结果； 所述不良思维监测模型基于如下步骤训练： 基于所述大型语言模型，构建双子模型，所述双子模型包括参数与结构相同的第一语言模型和第二语言模型； 将所述样本背景信息输入至所述第一语言模型，得到所述第一语言模型输出的样本背景特征，将所述样本背景特征和所述样本会话序列输入至所述第二语言模型，得到所述第二语言模型输出的预测思维监测结果； 基于所述预测思维监测结果和所述不良思维标签，对所述双子模型中的第一语言模型进行训练，得到不良思维监测模型； 所述第一语言模型包括多个第一特征转换层，所述第二语言模型包括多个第二特征转换层； 所述双子模型还包括多个初始特征融合层，所述第一语言模型和所述第二语言模型间通过多个初始特征融合层连接，所述第一特征转换层、所述第二特征转换层和所述初始特征融合层的层数相同； 任一初始特征融合层连接所述第一语言模型中对应层的第一特征转换层和所述第二语言模型中对应层的上一层的第二特征转换层； 所述任一初始特征融合层用于将所述第一语言模型中对应层的第一特征转换层的输出特征，与所述第二语言模型中对应层的上一层的第二特征转换层的输出特征进行融合，并将融合所得的特征作为所述第二语言模型中对应层的第二特征转换层的输入特征。

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