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龙图腾网获悉中图科信数智技术(北京)有限公司申请的专利基于大模型的内容自动溯源生成系统和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：CN119760651B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202510252807.2，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于大模型的内容自动溯源生成系统和方法是由候学杰;张鹤;许若华;孙嘉泽设计研发完成，并于2025-03-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大模型的内容自动溯源生成系统和方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于大模型的内容自动溯源生成系统和方法，属于人工智能领域，其技术方案要点是，本发明公开的系统包括信息识别模块，用于获取用户的输入信息，并识别输入信息的类型，类型包括文本、图片和或音频；搜索模块，用于在预设数据库中搜索输入信息的相关信息；融合模块，融合模块包括知识融合模块，知识融合模块用于将输入信息的特征向量与相关信息的特征向量进行融合，得到融合特征向量；溯源大模型，用于根据融合特征向量，得到输入信息的溯源结果，本发明通过将输入信息与预设数据库中的数据进行融合，提高溯源结果的准确性，并通过根据溯源大模型的分支设计，可以同时输出多种类型的溯源结果，满足用户的多样化需求。

本发明授权基于大模型的内容自动溯源生成系统和方法在权利要求书中公布了：1.基于大模型的内容自动溯源生成系统，其特征在于，包括： 信息识别模块，用于获取用户的输入信息，并识别所述输入信息的类型，所述类型包括文本、图片和或音频； 搜索模块，用于在预设数据库中搜索所述输入信息的相关信息； 特征提取模块，用于根据所述输入信息的类型对所述输入信息进行特征提取，并输出所述类型对应的特征向量，所述特征提取模块包括文本特征提取单元、图片特征提取单元和音频特征提取单元； 融合模块，所述融合模块包括知识融合单元和特征融合单元，所述特征融合单元用于所述输入信息的类型为多种时的情况，所述特征融合单元包括模间注意力子单元、模内注意力子单元和融合子单元，所述模间注意力子单元用于将不同类型的特征向量映射至统一的维度空间，接着根据交叉注意力机制为不同类型的特征向量分配权重，其中文本类型的特征向量根据文本特征和位置编码得到，所述模内注意力子单元用于根据通过自注意力计算和残差连接为所述不同类型的特征向量内的元素分配权重，所述融合子单元用于将经过模间注意力子单元和模内注意力子单元处理后的不同类型的特征向量进行融合，得到所述输入信息的特征向量；所述知识融合单元用于将所述输入信息的特征向量与所述相关信息的特征向量进行融合，得到融合特征向量； 溯源大模型，用于根据所述融合特征向量，得到所述输入信息的溯源结果，所述溯源大模型的输出层采用独立输出分支设计，每个分支共享底层参数，每个分支对应一输出任务，每个所述输出任务对应一结果类型，所述结果类型包括原始文本、来源标识、时间标识和真伪标识，所述真伪标识用于表示所述输入信息的真实性。

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