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龙图腾网获悉中国科学院软件研究所申请的专利基于多模态大模型的困境儿童依恋状态评估方法、装置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：CN118737432B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202410745472.3，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权基于多模态大模型的困境儿童依恋状态评估方法、装置是由宋祺;陈辉;谢旭荣设计研发完成，并于2024-06-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态大模型的困境儿童依恋状态评估方法、装置在说明书摘要公布了：本发明涉及基于多模态大模型的困境儿童依恋状态评估方法、装置。评估方法包括：对话轮次切分步骤，对困境儿童与医生之间的对话轮次进行切分；特征提取步骤，提取视频、音频数据，并通过大语言模型进行数据融合，获得单轮对话的多模态融合特征或困境儿童依恋状态；依恋状态预测步骤，将多个多模态融合特征或困境儿童的依恋状态，输入基于多轮对话的困境儿童依恋状态评估模型中预测困境儿童依恋状态。本发明评估方法通过自动化的评估手段提升了评估效率，并且对多轮次对话过程进行建模，提升了依恋评估的准确性与鲁棒性。

本发明授权基于多模态大模型的困境儿童依恋状态评估方法、装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态大模型的困境儿童依恋状态预测方法，包括： 通过自动化识别方法，对困境儿童与医生之间的对话轮次进行切分； 从单轮对话数据中提取表情、动作和声学通道作为输入，由预训练模型的隐藏层输出作为深度特征，通过Q-Former和多层感知机组成的神经网络，将深度特征投射到大语言模型所使用的词嵌入空间中形成词嵌入空间数据；通过语音识别模型获得当前轮次对话中的文本特征；将词嵌入空间数据、文本特征、当前轮次对话的元数据、要求大语言模型预测依恋状态的提示词，输入大语言模型，提取大语言模型的隐藏层特征作为单轮对话的多模态融合特征，输出结果作为单轮对话的困境儿童的依恋状态； 将多个所述多模态融合特征或困境儿童的依恋状态，输入基于多轮对话的困境儿童依恋状态评估模型中预测困境儿童依恋状态； 所述神经网络的训练方法为： 使用I,t带有标签的数据进行监督训练，I,t的内容为关于困境儿童的依恋的，将输入信息投射至依恋相关的词嵌入区域中，将I输入到所使用的预训练模型中，通过神经网络输入到大语言模型中生成文本；通过文本生成误差Ltxt-gen更新神经网络的参数，更新公式： argminΘLtxt-genLLMP,ΘPT_modelI,t I为视频或音频输入，t为文字描述，Θ为神经网络，LLM为大语言模型，P为提示词，PT_model为当前通道提取特征使用的预训练模型； 所述对困境儿童与医生之间的对话轮次进行切分，包括： 基于声纹分割聚类的说话人识别方法，切分医生与困境儿童对话的轮次； 所述将多个所述多模态融合特征或困境儿童的依恋状态，输入基于多轮对话的困境儿童依恋状态评估模型中预测困境儿童依恋状态，包括： 将多个通过多模态大模型所提取的单轮多模理解特征或结果，进行特征级或结果级融合，通过基于序列计算架构的深度学习模型预测困境儿童依恋状态。

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