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龙图腾网获悉南通先进通信技术研究院有限公司申请的专利基于生成式大语言模型以及霍夫曼编码的语义压缩方法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：CN117371453B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202311112042.X，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权基于生成式大语言模型以及霍夫曼编码的语义压缩方法是由沈孙立;张超;厉凯;冯城;张艳秋;杨永杰设计研发完成，并于2023-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于生成式大语言模型以及霍夫曼编码的语义压缩方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于生成式大语言模型以及霍夫曼编码的语义压缩方法，所述方法包括以下步骤：S1、语义提取；S2、基于霍夫曼编码的关键词编码；S3、基于霍夫曼编码的关键词解码；S4、基于生成式语言大模型的语义恢复。本发明将关键词作为载体，对自然语言进行语义提取，从而在保证不丢失重要语义信息的情况下，对不必要的语法和连接性内容进行了优化，减少了不必要的带宽占用。

本发明授权基于生成式大语言模型以及霍夫曼编码的语义压缩方法在权利要求书中公布了：1.一种基于生成式大语言模型以及霍夫曼编码的语义压缩方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1、语义提取； S2、基于霍夫曼编码的关键词编码； S3、基于霍夫曼编码的关键词解码； S4、基于生成式语言大模型的语义恢复； 所述S1的具体步骤为： S11、收集领域相关语料，通过prompt将语料作为输入，经过符合资质的商业大模型的api得到所需的语义信息； S12、筛选得到的语义信息，去除其中的提示性文本，并格式化语义信息数据； S13、将输入语料和输出语义信息组成json格式的文件，作为本地大语言模型的训练或微调数据集； S14、基于开源的语言模型，用json格式的文件进行训练或微调，并得到专门用于语义提取的本地模型； 所述S2的具体步骤为： S21、用S11中的语义信息关键词进行词频统计； S22、根据词频高低，得到字符频率表；所述字符频率表给出了每个字符以及对应的出现次数； S23、根据字符频率表构造霍夫曼树，出现频率高的两个字符合并为一个节点,该节点的频率为两个字符频率之和；重复这个步骤,直到构造出一棵树,树中的每个叶子节点代表一个字符； S24、为每个字符分配一个bit编码，从根节点开始,向左分配0位,向右分配1位；遍历到每个叶子节点,就得到了对应的字符编码码本； S25、将提取的关键词中，存在的对应编码的词汇进行霍夫曼编码； S26、将原关键词串中对应编码词汇的关键词记为1，不对应编码词汇的关键词计为0，有序的记录关键词是否编码的二进制位置信息； S27、将所有编码后的二进制串和记录位置信息的二进制串合并，编码序列在前，位置信息在后。

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