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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利语料特征提取方法、设备、存储介质及程序产品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：CN119760402B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202411882177.9，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权语料特征提取方法、设备、存储介质及程序产品是由张淳皓;吴梦玥设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本语料特征提取方法、设备、存储介质及程序产品在说明书摘要公布了：本申请提供一种语料特征提取方法、设备、存储介质及程序产品，该方法包括：从用于语料应用任务的语料数据集中，选取至少一组语料样本对；针对各组语料样本对，基于大语言模型分析语料样本对中正语料样本的反馈语料与负语料样本的反馈语料针对各个条件语料的差异信息，以确定相应的样本对差异特征；基于各组语料样本对所对应的样本对差异特征，确定语料应用任务的语料特征。由此，通过从语料数据集中自动选取正负样本对，并基于大语言模型分析自动分析语料样本中正负样本之间在特定条件语料下的差异特征，利用大语言模型强大的语言认知能力，能充分理解和抽象化语料语义信息的语料特征，能快速适应不同的任务或数据集。

本发明授权语料特征提取方法、设备、存储介质及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种语料特征提取方法，包括： 从用于语料应用任务的语料数据集中，选取至少一组语料样本对，所述语料样本对包含正语料样本和负语料样本；每一语料样本包含针对至少一个预设的条件语料的反馈语料及相应的样本标签，所述样本标签用于指示相应的语料样本是正语料样本或负语料样本；所述语料应用任务包括认知功能筛查任务； 针对各组所述语料样本对，基于大语言模型分析所述语料样本对中正语料样本的反馈语料与负语料样本的反馈语料针对各个所述条件语料的差异信息，以确定相应的样本对差异特征； 基于各组语料样本对所对应的样本对差异特征，确定所述语料应用任务的语料特征； 其中，所述针对各组所述语料样本对，基于大语言模型分析所述语料样本对中正语料样本的反馈语料与负语料样本的反馈语料针对各个所述条件语料的差异信息，以确定相应的样本对差异特征，包括： 将正语料样本的反馈语料、负语料样本的反馈语料和各个所述条件语料填充至预设的反馈差异分析任务提示模板，以确定相应的第一提示词； 将所述第一提示词输入至大语言模型，以分析正语料样本的反馈语料与负语料样本的反馈语料在处理各个条件语料时的反馈差异信息；其中大语言模型能够有效分析正语料和负语料在处理相同条件语料时的反馈差异，从而提取出正负样本之间在处理不同条件下的关键语义差异； 将各个所述反馈差异信息填充至预设的反馈差异总结模板，以确定相应的第二提示词； 将所述第二提示词输入至大语言模型，以总结各个所述反馈差异信息所对应的条件-反馈差异特征和特征定义，得到相应的样本对差异特征；其中大语言模型针对每个条件语料下的反馈差异进行进一步的抽象和特征生成，输出条件与反馈差异之间的关联特征，进而总结得到最终的样本对差异特征，并通过明确的特征定义能实现面向决策者的可解释性； 其中，所述基于各组语料样本对所对应的样本对差异特征，确定所述语料应用任务的语料特征，包括： 统计各个样本对差异特征的特征出现频次，将对应特征出现频次低于预设频次阈值的样本对差异特征进行滤除； 基于DBSCAN聚类算法将各组语料样本对中对应特征出现频次不低于所述预设频次阈值的样本对差异特征进行聚类，以确定相应的多个聚类簇； 对于每个所述聚类簇，计算该聚类簇的簇心位置，并从该聚类簇中选取与簇心位置相距最近的样本对差异特征，将所选样本对差异特征作为对应聚类簇的语料特征； 其中，所述基于各组语料样本对所对应的样本对差异特征，确定所述语料应用任务的语料特征，包括： 将各组语料样本对所对应的样本对差异特征填充至预设的文本摘要任务提示模板，以确定相应的第三提示词； 将所述第三提示词输入至大语言模型，以对各个样本对差异特征进行文本摘要总结，得到所述语料应用任务的语料特征。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人上海交通大学，其通讯地址为：200240 上海市闵行区东川路800号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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