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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利基于令牌感知的大语言模型疾病筛查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：CN119811626B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411684543.X，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权基于令牌感知的大语言模型疾病筛查方法和系统是由马宇晴;刘祥龙;王天博;廖可为;张湛舸设计研发完成，并于2024-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于令牌感知的大语言模型疾病筛查方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于令牌感知的大语言模型疾病筛查方法和系统。该方法通过构建包含非疾病和疾病样本的训练样本集，利用互信息构建图网络，并进行多轮图传播以强化令牌中的有用信息。随后，通过图聚合得到最终表示，构建最终训练集，并训练探针确定编辑方向，以指导大语言模型生成符合医学标准的文本。利用本发明，能够有效提高大语言模型在精神心理疾病筛查中的性能，为临床诊断提供了可靠的辅助工具。

本发明授权基于令牌感知的大语言模型疾病筛查方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于令牌感知的大语言模型疾病筛查方法，其特征在于包括如下步骤： 构建包含非疾病样本和疾病样本的训练样本集；每个样本由多个令牌组成，表示为，其中每个对应于一个令牌； 为每个训练样本构建基于互信息的图网络； 基于图网络进行轮图传播，在每一轮传播中，更新顶点和边的信息，从而在图聚合之前强化每个令牌中固有的有用信息； 对增强后的令牌进行图聚合，得到最终表示以构建最终训练集； 基于最终训练集，计算得到训练探针，并确定编辑方向；其中，编辑方向以相同的强度应用于大语言模型在生成文本时对下一个令牌的预测； 训练自动不一致估计器，用于评估由令牌表示预测的不一致程度； 通过预测不确定性量化，得到量化的令牌的不确定性； 在干预阶段，基于所述估计表示的不一致程度和所述量化的令牌的不确定性，进行自适应令牌干预， 其中， 所述图网络中，表示从所有大语言模型生成的令牌表示抽象出的顶点集，表示基于互信息的边集,代表令牌之间的互信息； 将第轮的图网络公式化如下： 其中，表示单变量Shannon熵，表示联合熵； 在第轮传播中，顶点的更新是通过聚合其邻居顶点的信息实现的，使用边的权重来加权邻居顶点的信息；边的更新是通过计算两个顶点之间的互信息实现的； 通过获取由大语言模型的头部预测的概率分布，并通过词汇表大小计算归一化熵，得到所述量化的令牌的不确定性： 其中，表示单变量Shannon熵，表示第次生成的令牌表示； 在推理时，自动不一致估计器处理在第次生成的令牌表示，并估计潜在的不一致程度，得到估计表示的不一致程度： 。

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