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龙图腾网获悉江苏上古科技有限公司申请的专利基于大模型的多模态数据驱动通用报告生成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：CN121031543B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511573491.3，技术领域涉及：G06F40/166；该发明授权基于大模型的多模态数据驱动通用报告生成方法及系统是由屈永刚;巫东来;李小双设计研发完成，并于2025-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大模型的多模态数据驱动通用报告生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于大模型的多模态数据驱动通用报告生成方法及系统，属于智能报告生成技术领域，首先获取报告主题相关的文本、图像和传感器数据并进行标准化预处理；解析报告生成指令，根据任务需求匹配查询任务模态映射库匹配模态配置方案；量化评估各模态数据质量，结合基础权重动态计算各模态最终决策权重，并分配至对应处理路径形成主导、补充、参考数据；将主导数据和补充数据输入多模态模型进行分析，获得附带置信度评分的初步结论，通过一致性判断后，若无冲突则融合形成综合结论，若存在冲突则结合质量评估结果与仲裁规则完成冲突裁决；最终将综合结论与参考数据输入大语言模型生成报告文本，经排版校对后输出完整报告。

本发明授权基于大模型的多模态数据驱动通用报告生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于大模型的多模态数据驱动通用报告生成方法，其特征在于：所述方法包括： 步骤S100：获取与报告主题相关的多模态原始数据，包括文本数据、图像数据和数值型传感器数据，并进行标准化预处理，形成多模态数据集合； 步骤S200：接收报告生成指令，解析其内含的报告主题、目标章节与核心分析需求；基于解析结果，查询预定义的任务模态映射库，匹配得到适用于当前生成任务的模态配置方案；所述模态配置方案包括核心模态、辅助模态及其对应的基础权重优先级； 步骤S300：对多模态数据集合中各类模态数据的质量进行独立量化评估；将质量得分与模态配置方案中的基础权重相结合，动态计算各模态数据的最终决策权重；并根据最终决策权重的高低，将各类模态数据分别分配至主导数据处理路径、补充数据处理路径和参考数据处理路径，对应形成主导数据、补充数据和参考数据； 所述步骤S300包括： 步骤S301：针对文本数据，通过预训练的语义理解模型对文本内容进行逐句编码，生成句子级语义向量；将核心分析需求关键词转换为语义向量后，计算每个句子向量与关键词向量的相似度，将相似度高于设定阈值的句子标记为有效信息句，文本信息完整度为有效信息句数量与文本总句数的比值，记为Rtxt1；同时，将文本中的专业术语与领域标准词表进行匹配，术语一致性为匹配成功的术语数量与文本中总术语数量的比值，记为Rtxt2；按照预设的权重分配关系，将Rtxt1与Rtxt2进行加权求和，得到文本质量分Qtxt； 针对图像数据，采用基于深度网络的清晰度评估模型对图像进行特征提取，输出反映图像边缘细节丰富程度的边缘梯度值，经过归一化处理后得到清晰度指标Rimg1；通过目标检测算法识别图像中与核心分析需求相关的关键区域，计算关键区域的像素总量与图像总像素量的比值，得到关键区域覆盖率Rimg2；按照预设的权重分配关系，将Rimg1与Rimg2进行加权求和，得到图像质量分Qimg； 针对数值型传感器数据，采用滑动窗口算法对时序数据进行分段处理，统计每个窗口内有效数据点的数量与窗口总数据点数量的比值，取所有窗口的均值作为时序完整性指标Rsen1；将传感器数据的波动范围与数值型传感器在正常工况下的历史波动区间进行比对，计算实际波动范围与历史正常区间的重合比例，作为波动合理性指标Rsen2；按照预设的权重分配关系，将Rsen1与Rsen2进行加权求和，得到传感器质量分Qsen； 对文本质量分Qtxt、图像质量分Qimg和传感器质量分Qsen采用相同的归一化方法处理，使所有质量分处于预设的同一数值区间内； 步骤S400：将主导数据和补充数据输入预训练的多模态模型进行初步分析，获得附带置信度评分的初步结论；通过一致性校验后，若两类结论逻辑一致，则以主导数据结论为核心，融合补充数据结论形成综合分析结论；若校验发现结论存在逻辑冲突，则结合质量评估结果与预定义的仲裁规则进行冲突裁决，生成综合分析结论； 步骤S500：将综合分析结论与参考数据输入大语言模型，生成对应的报告段落文本，并进行格式化排版与内容校对，最终输出结构完整的报告。

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