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龙图腾网恭喜中国兵器科学研究院申请的专利一种基于大模型的关键情报需求意图理解方法和系统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：CN119475217B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-20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：202411494744.3，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于大模型的关键情报需求意图理解方法和系统是由赵悦辰;李广运;武昊鹏;曾玮;陈德雷;付琦;耿德珅;崔春圆;杨蔚青;袁亚飞;向波;刘博设计研发完成，并于2024-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大模型的关键情报需求意图理解方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大模型的关键情报需求意图理解方法，包括：构建关键情报需求意图理解大模型；大模型包括交互指令理解算法、作战方案理解算法、上下文提示学习技术、异构情报关联融合算法以及多模态情报理解算法；联合大模型高效参数微调、检索增强生成和提示词技术的自动化情报分析与理解建立；基于大模型对关键情报需求进行意图理解；用于基于情报的决策，基于情报的决策包括关联指挥官关键信息需求生成、挖掘任务决策点以及指定牵引分支和后续计划。还公开了系统、电子设备及计算机可读存储介质，基于军用大语言模型，利用大模型高效参数微调、实施迭代情报向量数据库和灵活的情报任务提示词模板，显著提升了情报数据的智能化处理能力。

本发明授权一种基于大模型的关键情报需求意图理解方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的关键情报需求意图理解方法，其特征在于，包括：S1，构建关键情报需求意图理解大模型；其中关键情报需求意图理解大模型包括交互指令理解算法、作战方案理解算法、上下文提示学习技术、异构情报关联融合算法以及多模态情报理解算法；关键情报需求意图理解大模型基于联合大模型高效参数微调、检索增强生成和提示词技术的自动化情报分析与理解建立；S2，基于关键情报需求意图理解大模型对关键情报需求进行意图理解；其中基于情报的决策包括关联指挥官关键信息需求生成、挖掘任务决策点以及指定牵引分支和后续计划；S1包括：S11，通过初期情报数据对chatglm赋能下的基础军用大语言模型进行微调获得微调模型；S12，在微调模型基础上，基于提示词工程技术，构造特定领域的提示词模板，使得微调模型满足不同情报任务的需要；S11包括：S111，构造三类数据集，分别是情报指令微调数据集、情报向量数据库和预设的提示词模板库；S112，对于一个新的原始问题，首先进行关键词提取，识别出问题的核心元素和主题，基于这些关键词，从预设的提示词模板库中选择最合适的模板；随后，基于情报指令微调数据集利用高效参数微调技术对于基础军用大语言模型进行微调形成适配情报领域的军用大语言模型；S113，基于高效参数微调方法对适配情报领域的军用大模型进行微调；S113包括：1收集与筛选数据，从而获得具有不同的数据源和数据模态的情报数据；2基于筛选后的情报数据整合和每种情报的特性和需求构建多个数据模型；其中，多个数据模型与每种情报类别一一对应，用于管理和分析复杂的情报数据；3基于构建的数据模型预期构建不同类别的数据集；其中数据集包括文本理解类数据集、情报相关数据集、决策点挖掘数据集以及辅助任务规划类数据集；4基于文本理解类数据集、情报相关数据集、决策点挖掘数据集以及辅助任务规划类数据集分别构造情报向量数据库和预期情报指令微调数据集，其中情报向量数据库实时更新，每当有最新真实情报数据则实时存入其中；预期情报指令微调数据集经由军事专家筛选、把关和补充后以一种符合指令微调规范的数据架构进行存储，用于对基础军用大语言模型进行指令微调，预期情报指令微调数据集随着微调需求周期性更新；5基于多模态指令微调技术和高效参数微调技术对适配情报领域的军用大模型进行模型微调；所述多模态指令微调技术用于通过大语言基于提示模板和专家生成情报指令微调数据集，进而使用生成的所述预期情报指令微调数据集对军用大模型进行下游任务的指令微调；所述高效参数微调技术包括设置模型和分词器以及根据当前微调数据量选择合适的参数量化模型。

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