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龙图腾网获悉深圳海云安网络安全技术有限公司申请的专利一种基于大语言模型的生成文本质量处理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：CN121503698B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610026856.9，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权一种基于大语言模型的生成文本质量处理方法是由谢朝海;齐大伟;谢琪;彭波;纪舟航设计研发完成，并于2026-01-09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生成文本质量处理方法在说明书摘要公布了：本发明涉及自然语言处理技术领域，公开了一种基于大语言模型的生成文本质量处理方法及系统，包括：构建原始生成文本的逻辑拓扑图与拉普拉斯矩阵并提取特征值序列；基于注意力梯度识别逻辑承重墙并生成反事实对照文本；结合原始与对照文本的图谱特征值差异及逻辑极性翻转情况计算逻辑崩塌指数；根据逻辑崩塌指数判定生成文本质量，对未通过判定的文本执行阻断，并利用谱差异信息对错误位置的输出概率值进行整形与重采样，生成新文本。本发明无需依赖外部知识库，通过反事实干扰与谱分析量化文本逻辑的稳定性，识别高风险幻觉的文本；并通过Logits整形自动修正错误逻辑路径，在保障文本语言语义通顺的前提下提升生成内容的逻辑自洽性。

本发明授权一种基于大语言模型的生成文本质量处理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的生成文本质量处理方法，其特征在于，包括： 根据用户输入的提示词生成原始文本，并构建逻辑拓扑图与拉普拉斯矩阵，对拉普拉斯矩阵进行特征值分解得到原始图谱的特征值序列； 基于注意力梯度计算原始文本中每个实体的承重系数，分析识别逻辑承重墙并实施反事实语义翻转并引导大语言模型生成反事实对照文本； 构建所述反事实对照文本的对照逻辑图及拉普拉斯矩阵特征值序列，结合原始文本与反事实对照文本的特征值差异，计算逻辑崩塌指数； 将所述逻辑崩塌指数与预设的质量安全阈值对比，判定生成文本的质量； 针对未通过质量判定的文本执行阻断操作，同时对逻辑崩塌的错误位置的输出概率值执行整形与采样，生成新文本； 基于注意力梯度计算原始文本中每个实体的承重系数，其表达式为： ； 式中，为注意力头数，为整句文本的聚合语义表示向量，为实体在个注意力头中的特征向量表示； 选取所述承重系数最高的实体作为逻辑承重墙； 所述逻辑崩塌指数计算表达式为： ； 式中，为逻辑崩塌指数，为基于原始生成文本的有向逻辑图，为基于反事实对照文本的对照逻辑图，为第个特征值；为极性翻转惩罚系数；为逻辑型翻转标识，若主要结论由肯定变为否定，取值为1，否则为0； 所述生成新文本，具体包括： 对比原始的有向逻辑图与反事实的对照逻辑图，识别权重变化最大及极性翻转的边集合，并将关系描述词映射回原始文本中的错误词元索引集合； 构建稀疏掩码向量，对错误词元对应的位置赋值为1，其余为0； 在大语言模型重生成的解码时刻，获取大语言模型输出的原始预测向量，利用逻辑崩塌指数对原始预测向量进行修正，得到修正向量； 对所述修正向量执行Softmax归一化处理得到概率分布，并根据所述概率分布进行采样生成新文本。

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