杭州市滨江区浙工大人工智能创新研究院俞山青获国家专利权
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龙图腾网获悉杭州市滨江区浙工大人工智能创新研究院申请的专利基于TF-IDF与交叉熵的提示词压缩方法及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：CN120449893B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510954870.0，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权基于TF-IDF与交叉熵的提示词压缩方法及系统是由俞山青;高雅欣;陆耀;聂佳琦;赵尚上;钟高伟设计研发完成，并于2025-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于TF-IDF与交叉熵的提示词压缩方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于TF‑IDF与交叉熵的提示词压缩方法及系统，属于大模型提示词压缩技术领域，针对长提示词引入冗余信息、降低模型效率及增加成本的问题，本发明采用三层渐进压缩：首先划分提示词并保留问题部分；在句子层级将待压缩内容分句后转化为嵌入向量，结合问题向量计算欧氏距离以筛选相关句子；在词语层级通过词频和逆文档频率计算TF‑IDF值提取关键词并重组句子；在Token层级选取参考模型与基础模型，基于交叉熵损失差值识别关键Token并按序拼接生成压缩提示词。该方法避免复杂计算结构，维持语义完整性的同时提升推理效率、降低资源消耗。
本发明授权基于TF-IDF与交叉熵的提示词压缩方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于TF-IDF与交叉熵的提示词压缩方法，其特征在于，包括以下步骤： 将提示词划分为问题部分和待压缩内容，完整保留问题部分； 对所述待压缩内容进行句子级压缩：将待压缩句子和问题转化为嵌入向量，基于欧氏距离筛选语义相关的句子并按原序保留； 对句子级压缩结果进行词语级压缩：基于TF-IDF值提取关键词并按原序重组句子； 对词语级压缩结果进行Token级压缩：选取参考模型和基础模型，计算两者对处理文本的交叉熵损失差值，依据差值大小识别关键Token并按原序拼接； 输出拼接后的压缩提示词。
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杭州市滨江区浙工大人工智能创新研究院，其通讯地址为：310056 浙江省杭州市滨江区长河街道湖西路575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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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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