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龙图腾网获悉长沙理工大学申请的专利一种面向金融风控的大语言模型可信度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：CN121120247B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202511651876.7，技术领域涉及：G06Q40/04；该发明授权一种面向金融风控的大语言模型可信度对齐方法是由张韵杨;宋雨晴;黄园媛;梁涤青;彭逸超;欧阳卓宇设计研发完成，并于2025-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向金融风控的大语言模型可信度对齐方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于特定计算模型的计算机系统技术领域，公开一种面向金融风控的大语言模型可信度对齐方法，包括：对大语言模型生成的候选事实断言与其信源进行双向蕴含验证，通过后将其转化为结构化数据并存入为当次任务建立的临时事实账本；进而在生成后续文本时，校验候选内容与该账本的一致性，并对构成矛盾的候选内容的生成过程进行实时干预，本发明通过构建从信源核验到生成过程约束的内部校准回路，将计算模型内在的逻辑自洽与外部客观事实进行了直接技术关联，从而提升了模型一种全新的会话级逻辑内省与事实接地能力，解决了其固有的生成式逻辑遗忘缺陷。

本发明授权一种面向金融风控的大语言模型可信度对齐方法在权利要求书中公布了：1.一种面向金融风控的大语言模型可信度对齐方法，其特征在于，包括以下步骤： 在利用一个大语言模型依据输入信源执行文本生成任务时，首先对由大语言模型生成的候选事实断言执行仲裁步骤，仲裁步骤包括：从输入信源中提取与候选事实断言对应的原文内容，和验证原文内容与候选事实断言之间是否构成双向逻辑蕴含关系； 在双向逻辑蕴含关系成立的条件下，将候选事实断言转化为一个包含主体、属性和值的机器可读的结构化三元组，并存入一个仅为本次文本生成任务创建的临时事实账本； 在大语言模型生成后续文本的过程中，针对一个或多个候选生成内容，调用一个自然语言推断模型，用以判断候选生成内容是否与临时事实账本中已存储的任何候选事实断言构成逻辑矛盾； 在一个解码算法的一个或多个步骤中，若判断的结果为构成逻辑矛盾，则将候选生成内容的对数几率值降低至一个预设的阻止其被解码算法选中的阈值以下； 还包括：在将结构化三元组存入临时事实账本时，还将一个用以指向催生该结构化三元组的输入信源中特定数据点的源数据标识符，与该结构化三元组进行关联存储；以及并行监测源数据标识符所指向的数据点是否发生变更；若发生变更，则在临时事实账本中，将与该源数据标识符直接关联的结构化三元组，以及所有依据该结构化三元组推导出的下游事实断言，均标记为失效状态，并阻止被标记为失效状态的结构化三元组和下游事实断言参与后续的逻辑矛盾判断； 验证原文内容与候选事实断言之间是否构成双向逻辑蕴含关系，具体包括：执行第一重验证，其中调用自然语言推断模型，判断以原文内容为前提，以候选事实断言为假设时，二者关系是否为蕴含；以及执行第二重验证，其中调用自然语言推断模型，判断以候选事实断言为前提以原文内容的核心信息为假设时，二者关系是否为蕴含。

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