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龙图腾网获悉中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所申请的专利一种基于LLM的通用质性分析编码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：CN120449823B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510955977.7，技术领域涉及：G06F40/126；该发明授权一种基于LLM的通用质性分析编码系统是由张继飞;万方亮;张帅;陈杨;欧阳进一设计研发完成，并于2025-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于LLM的通用质性分析编码系统在说明书摘要公布了：本发明涉及信息分析处理技术领域，具体而言，是一种基于LLM的通用质性分析编码系统。本发明突破了传统质性分析的效率瓶颈，实现了质性数据分析的自动化、智能化和高效化，该系统能够显著提升质性分析效率、语义理解深度，以及分析结果的一致性，特别是在处理超大规模数据集时展现出突出优势，使更多学科领域的研究者能够快速掌握和应用质性分析方法，而且在跨领域应用中也具备更强的适应性与灵活性。与传统的质性分析方法相比，本发明的创新之处在于能够实现超大规模研究样本的分析处理，为质性研究提供了高效、科学、创新的研究方法和技术支持，具备较高的学术价值，推动质性研究的自动化与智能化进程。

本发明授权一种基于LLM的通用质性分析编码系统在权利要求书中公布了：1.一种基于LLM的通用质性分析编码系统，其特征在于，包括智能编码簿自动生成技术、动态提示工程与文档预处理模块、批量文档自动化编码模块、LLM响应解析与一致性保障模块、结构化结果集成与导出模块； 所述智能编码簿自动生成技术：引入大语言模型辅助编码簿的生成，并结合人机协作的迭代优化流程，用于参与并主导编码簿的最终形态与内容，其具体包括： S1，初始编码簿的自动化构建与导入：支持所述大语言模型生成初步的编码簿框架，或通过加载用户已有编码簿进行优化； S2，编码簿的人机协作迭代与持续优化：编码簿的持续优化与迭代改进，通过多次人机协作反馈，逐步完善编码簿的结构和内容，用于确保其符合研究任务的需求； 所述动态提示工程与文档预处理模块包括： S3，文档内容读取与预处理； S4，针对性分析提示词的动态构建：通过专用的处理单元接收当前已确认并生效的编码簿与所述编码簿中分析批次所包含的问题列表，以及经过预处理的当前待分析文档内容作为输入信息，生成的完整提示词； 所述批量文档自动化编码模块：支持对大规模文档的批量处理，用于保证分析过程的高效性和准确性，包括： S5，单文档处理流程优化：对每个文档进行编码过程中的逻辑分组、问题和批次进行处理，用于提高效率； S6，语言模型交互与容错机制：通过设计专门的交互接口执行所述系统与所述大语言模型服务之间的所有通信； S7，主控批量处理流程：在整个质性分析工作流中，负责协调和管理对多个文档的自动化编码分析； 所述LLM响应解析与一致性保障模块包括： S8，LLM响应的结构化解析：将所述大语言模型针对完整问题批次所返回的、通常为自由文本格式的响应内容，转换为结构化的、易于后续处理和存储的数据格式； S9，保障编码一致性机制：通过一致性保障机制，用于确保跨文档、跨问题批次的编码一致性，最大程度地提升分析结果的可靠性； 所述结构化结果集成与导出模块包括： S10，编码结果整合与格式化：一旦完成所有文档的编码处理，系统将调用结果保存与导出程序，将分析结果整理为标准化格式，确保数据的规范性和一致性； S11，结果导出：所有分析结果准备完毕后，系统通过专门的辅助函数将结构化数据导出为Excel或CSV文件，便于后续的数据处理与分析，所述辅助函数接收整理好的表头信息和包含所有文档编码数据的数据行列表作为输入，并将这些内容按照规范的格式写入到用户先前指定的输出文件路径所指向的文件中。

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中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所，其通讯地址为：610213 四川省成都市天府新区群贤南街189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”。