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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利一种基于思维链的多模态有害模因检测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：CN121030687B 。

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：202511544616.X，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于思维链的多模态有害模因检测方法是由何召锋;谷贺祥;侯赛辉;杨熙;刘伟东设计研发完成，并于2025-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于思维链的多模态有害模因检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于思维链的多模态有害模因检测方法，所属领域为有害模因检测领域，包括：先获取图文模因并自动生成含问题总结、图像字幕、有害性推理及结论的思维链；据此构建标注数据集；随后分两阶段微调多模态模型，第一阶段全量微调视觉编码器与语言模型以提升图文理解，第二阶段冻结视觉编码器并以LoRA微调语言模型强化推理；再引入强化学习奖励优化隐含有害判别；继而抽取实体关系构建知识图谱与因果图并嵌入模型；最后通过RAG机制动态更新图谱，使检测结果实时适配新兴模因。

本发明授权一种基于思维链的多模态有害模因检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于思维链的多模态有害模因检测方法，其特征在于，包括： 获取图文模因的原始数据； 根据所述原始数据，生成包含问题总结、图像字幕、有害性推理及检测结论的思维链信息； 根据所述思维链信息，构建携带有害性标签的模因数据集； 根据所述模因数据集，对多模态模型中的视觉编码器与语言模型执行第一阶段全量微调，使模型获得图文语义理解能力； 在完成第一阶段微调后，固定所述视觉编码器，并以所述思维链信息及有害性标签为监督信号，通过LoRA方式对语言模型执行第二阶段微调，使模型获得逻辑推理能力； 根据第二阶段微调所得模型，引入强化学习奖励函数对推理链条进行策略优化，获得具备隐含有害内容判别能力的优化模型； 根据所述思维链信息抽取关键实体、关系及因果路径，构建知识图谱与因果图； 将所述知识图谱与因果图嵌入所述优化模型，以图文-图结构联合输入方式指导有害性判断； 根据检索增强生成RAG机制，将最新模因的图文特征与动态更新的知识图谱片段融合，输出适应语义演化的有害性检测结果； 所述模因数据集的构建步骤包括： 根据开源多模态语言模型对所述原始数据进行初步有害性分类，获得初始标签； 根据GPT-4o模型对每一模因执行思维链标注，获得初步思维链； 根据人工抽样校验结果对初步思维链与初始标签进行一致性修正，获得最终思维链与有害性标签； 根据所述最终思维链与有害性标签，组合模因图像、思维链文本及标签形成结构化数据样本，构成模因数据集； 所述第一阶段全量微调包括： 根据模因图像输入视觉编码器，获得视觉特征； 根据视觉特征与对应文本特征输入跨模态融合模块，获得图文联合表示； 根据图文联合表示生成预测字幕，并根据预测字幕与标注字幕之间的交叉熵损失，反向传播更新视觉编码器与语言模型参数； 所述第二阶段微调包括： 根据固定后的视觉编码器提取视觉特征； 根据视觉特征与思维链文本输入语言模型，获得思维链生成结果与有害性判断结果； 根据思维链生成结果与标注思维链之间的自回归损失、以及有害性判断结果与标签之间的分类损失，联合优化LoRA参数。

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