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龙图腾网获悉北京爱宾果科技有限公司申请的专利一种基于多模态大模型的文本语义可视化呈现方法及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：CN121188194B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511725391.8，技术领域涉及：G06F16/34；该发明授权一种基于多模态大模型的文本语义可视化呈现方法及系统是由闵海波;张建忠;吕远设计研发完成，并于2025-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态大模型的文本语义可视化呈现方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态大模型的文本语义可视化呈现方法及系统，涉及文本可视化呈现领域，方法包括：构建原始阅读文本的文本向量序列，在文本向量序列中获取M个因果关系事件，对M个因果关系事件进行聚合，生成K个无序事件簇，构建K个因果事件序列，基于簇级阶段序号构成事件发展阶段图，识别出K‑1个具有演化阶段序号的事件演化组，确定K‑2个共享序列的事件对，对共享序列的事件对进行跳跃距离判定，生成F个情节单元，对F个情节单元进行预定义的可视化呈现，生成原始阅读文本的语义可视化图谱，本发明能够将原始阅读文本中的因果关系事件划分多个可视化的情节单元，为文本阅读理解提供结构清晰的可视化视图。

本发明授权一种基于多模态大模型的文本语义可视化呈现方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态大模型的文本语义可视化呈现方法，其特征在于，包括： 构建原始阅读文本的文本向量序列； 在文本向量序列中进行多任务语义抽取，得到M个因果关系事件及其对应的词元集合与情感描述符； 其中，情感描述符表征为因果关系事件的局部情感标签和情感分数； 基于词元集合中各词元在标准阅读文本中的位置，对M个因果关系事件进行聚合，生成K个无序事件簇；其中，各无序事件簇均生成各自的簇级阶段序号； 根据K个无序事件簇，构建K个因果事件序列； 所述根据K个无序事件簇，构建K个因果事件序列，包括： 在所述无序事件簇中选取一因果关系事件，作为目标关系事件； 计算目标关系事件与无序事件簇中其余因果关系事件之间的J-1个簇内关联度； 对所述J-1个簇内关联度进行求和平均，生成目标关系事件在所述无序事件簇中的簇内中心度； 遍历无序事件簇中的J个因果关系事件，重复生成所述簇内中心度，直至得到J个因果关系事件各自的簇内中心度； 对J个因果关系事件按其各自的簇内中心度进行降序，生成所述因果事件序列； 遍历K个无序事件簇，重复构建因果事件序列，直至得到K个因果事件序列； 基于簇级阶段序号将K个因果事件序列升序排列，构成事件发展阶段图； 在事件发展阶段图中，识别出K-1个具有演化阶段序号的事件演化组； 在K-1个具有演化阶段序号的事件演化组中，确定K-2个共享序列的事件对； 对共享序列的事件对进行跳跃距离判定，生成F个情节单元； 所述对共享序列的事件对进行跳跃距离判定，生成F个情节单元，包括： 锚定共享序列的事件对中前因果事件与后因果事件所共享的无序事件簇； 在所述共享的无序事件簇中，提取前因果事件与后因果事件的簇内中心度； 基于簇内中心度，计算前因果事件与后因果事件之间的事件跳跃距离； 若事件跳跃距离大于设定阈值，则将前演化组的后因果事件与后演化组中的前因果事件划分至不同的情节单元；否则，划入同一情节单元； 遍历演化组序列，重复所述情节单元的划分，直至得到F个情节单元；其中，各情节单元分配有基于事件阶段序号生成的单元索引； 对F个情节单元进行预定义的可视化呈现，生成原始阅读文本的语义可视化图谱。

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