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龙图腾网获悉北京闻煊科技有限公司申请的专利一种基于大模型的智能新闻内容勘误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：CN120893427B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202511056407.0，技术领域涉及：G06F40/232；该发明授权一种基于大模型的智能新闻内容勘误系统是由韦宇鹏;邓秋林;戴湘宁;张杰;朱建龙设计研发完成，并于2025-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大模型的智能新闻内容勘误系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大模型的智能新闻内容勘误系统，具体涉及大数据技术领域，提取新闻文本中的人物、职务、机构关键实体信息，并识别职务描述中的时序特征词，以识别实体间的关联关系，从多数据源中获取历史职务变更记录和最新信息，通过大模型进行可靠性评分，构建具有时序属性的多模态证据链，基于历史任职数据训练预测模型，并计算特定职务在未来时间段内的变动概率，分析职务信息的时空一致性，结合输出的变动概率，通过对比多源证据链识别错误，对高概率变动事件实施优先验证，生成分级错误报告和输出修正建议，实时更新勘误结果，并对修正建议实施双因素认证，通过创建一个历史案例库以存储典型职务变迁模式及修正方案。

本发明授权一种基于大模型的智能新闻内容勘误系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的智能新闻内容勘误系统，其特征在于：包括文本解析模块、多源验证模块、职务变迁预测模块、矛盾检测模块，以及动态修正模块； 所述文本解析模块是与预训练大模型连接，用于提取新闻文本中的人物、职务、机构关键实体信息，并识别职务描述中的时序特征词，通过语义分析技术识别实体间的关联关系； 所述多源验证模块是从多数据源中获取历史职务变更记录和最新信息，通过大模型对不同来源的信息进行可靠性评分，构建具有时序属性的多模态证据链，具体包括： 将获取的历史职务变更记录和最新信息进行标准化处理，并提取相关的时序信息和关系，使用大模型对不同来源的信息进行可靠性评分，通过给每个数据源分配一个权重，并结合历史数据进行动态更新； 基于收集的信息和时序数据，构建多模态证据链，将每条信息及其可信度评分与其它信息进行关联，形成关联图，其中，V为节点集，表示信息实体，即职务变动记录，为边集，表示信息之间的关系，包括人物间的上下级关系、职位的先后变动； 结合时间序列数据，生成动态证据链，并追踪每条信息的来源、更新频率、可信度，所述动态证据链数学表达式为，其中，表示在时间点时刻的动态证据链，是在时间点获取的新信息； 每当获取新信息时，使用相似度度量与现有证据链中的数据进行比对，确定新信息与已有信息之间的关联强度：，其中，和分别表示新信息和现有信息的交集和并集，通过比对，调整证据链的结构，并根据新的信息动态更新证据链的节点和边； 所述职务变迁预测模块是基于历史任职数据训练预测模型，并利用生存分析算法计算特定职务在未来时间段内的变动概率，当检测到高概率变动职务时，自动生成待验证假设并触发预校验流程； 所述矛盾检测模块是基于知识图谱技术分析职务信息的时空一致性，结合预测模块输出的变动概率，通过对比多源证据链识别错误，对高概率变动事件实施优先验证，生成分级错误报告； 所述动态修正模块是根据矛盾检测模块的输出生成修正建议，实时更新勘误结果，并对修正建议实施双因素认证，通过创建一个历史案例库以存储典型职务变迁模式及修正方案。

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