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龙图腾网恭喜中南大学申请的专利基于大语言模型的案件问答方法、介质及设备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：CN119692484B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202510198989.X，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权基于大语言模型的案件问答方法、介质及设备是由李芳芳;王艺权;杨智杰设计研发完成，并于2025-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大语言模型的案件问答方法、介质及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及智能问答方法技术领域，具体涉及一种基于大语言模型的案件问答方法、介质及设备。具体方法包括：获取案件的图文信息和相关问题；并输入智能问答模型得到最优答案。智能问答模型通过以下步骤获得：基于迁移学习通过构建的多模态语料库训练预训练模型得到基模型；基于LoRA和P‑Tuning对基模型参数进行微调得到微调后大语言模型；引入CLIP模块对图文信息进行特征融合得到初步问答模型；引入思维链得到能够输出多个具有推理链的候选答案的生成模型；训练现有打分模型得到能够输出最优候选答案的评价模型。本发明能够提高问答技术在生成准确和可靠答案方面的性能、减少错误信息或幻觉的产生。

本发明授权基于大语言模型的案件问答方法、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的案件问答方法，其特征在于，包括如下步骤：获取案件的图文信息和案件的相关问题；将获取的案件的图文信息和案件的相关问题输入智能问答模型得到最优答案，该智能问答模型通过以下步骤获得：S1：构建包含案件相关知识的多模态语料库，并基于迁移学习通过多模态语料库训练预训练模型，得到适用于案件的基模型，其中：多模态语料库的数据格式包括文本和图片；S2：基于LoRA和P-Tuning对基模型的参数信息进行微调，得到微调后大语言模型；S3：在微调后大语言模型的基础上引入CLIP模块对输入案件的图文信息进行多模态特征融合，得到能够理解和融合图文信息的初步问答模型；S4：在初步问答模型中引入多维逻辑关联的思维链，得到生成模型；生成模型根据输入案件的相关问题输出多个具有推理链的候选答案；所述S4包括：S4.1、基于三段论和类比推理构建多维逻辑关联的思维链；具体是：将相关规定作为主前提、案件的图文信息作为次前提输入初步问答模型；判断输入的案件的图文信息是否符合主前提下的相关规定，若符合，初步问答模型输出初步结论，若不符合则通过搜索与当前案件相似的历史案件和判决，类比推导出类似的结论，其中：主前提、次前提和基于主前提和次前提得推理结论为三段论的三个要素；结合三段论和类比推理的推理结论，生成一个完整的推理链以及案件咨询的答案；根据三段论和类比推理得到了两个结果：Cdeductive和Canalogical，则最终的推理结果C表示为：C＝α·Cdeductive+1-α·Canalogical；其中，α是一个权重系数，控制两种推理方式的影响；在复杂案件中引入递归推理，具体公式如下：Ct″＝fCt″-1,PL,PF）；其中，Ct”是第t”步推理的结果，Ct”-1是上一轮推理的结果；PL和PF分别表示当前步骤使用的相关规定和案件事实；S4.2、将多维逻辑关联的思维链引入初步问答模型中，得到生成模型；S5：基于对比学习方法以及生成模型所生成的候选答案训练现有打分模型，得到能够输出多个候选答案中最优答案的评价模型。

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