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龙图腾网获悉中关村科学城城市大脑股份有限公司申请的专利基于大语言模型的灾害信息推送方法、装置、设备和可读介质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：CN120386857B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202510463502.6，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权基于大语言模型的灾害信息推送方法、装置、设备和可读介质是由谢启繁;张子健;李蹊;朱智;郭宝松;张净;谷雨明;王静宇设计研发完成，并于2025-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大语言模型的灾害信息推送方法、装置、设备和可读介质在说明书摘要公布了：本公开的实施例公开了基于大语言模型的灾害信息推送方法、装置、设备和介质。该方法的一具体实施方式包括：获取环境文本信息；基于环境文本信息，执行特征提取处理，以生成多个提取特征，得到提取特征组；对提取特征进行分类处理；对至少一个局部特征和至少一个全局特征进行预处理；将局部特征组和全局特征组输入至预先训练的大语言模型中，得到灾害信息和对应灾害信息的灾害应对信息；基于灾害信息和灾害应对信息，生成灾害推送页面，以及将灾害推送页面推送至相关联的用户终端以进行显示。该实施方式准确确定了灾害等级，避免了人员伤亡或应急响应资源的浪费。

本发明授权基于大语言模型的灾害信息推送方法、装置、设备和可读介质在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的灾害信息推送方法，包括： 获取环境文本信息，其中，所述环境文本信息为通过预设接口从目标终端接收到的用于表征环境信息的文本信息； 基于所述环境文本信息，执行特征提取处理，以生成多个提取特征，得到提取特征组； 对于所述提取特征组中的每个提取特征，对所述提取特征进行分类处理，以生成至少一个局部特征和至少一个全局特征； 对所述至少一个局部特征和所述至少一个全局特征进行预处理，以生成预处理后的局部特征和全局特征，得到局部特征组和全局特征组； 将所述局部特征组和所述全局特征组输入至预先训练的大语言模型中，得到灾害信息和对应所述灾害信息的灾害应对信息，其中，所述大语言模型包括：输出层，所述输出层包括：特征融合模块，所述特征融合模块包括局部特征单元和全局特征单元； 所述输出层通过以下步骤训练： 接收大语言模型包括的解码器发送的至少一个输出向量，其中，所述至少一个输出向量中的输出向量对应有维度信息； 基于所述特征融合模块，对所述至少一个输出向量进行增强处理，以生成增强后输出向量集，包括： 将所述至少一个输出向量输入至所述特征融合模块包括的局部特征单元中，得到所述输出向量对应的局部特征集； 基于所述局部特征集和所述全局特征单元，生成全局特征集； 对于所述局部特征集中的每个局部特征，从所述全局特征集中选取出与所述局部特征相对应的全局特征，以及将所述局部特征和所述全局特征进行特征融合处理，以生成融合后的特征，作为增强后输出向量，包括：对所述全局特征进行上采样处理，以生成采样后全局特征；确定所述全局特征与所述局部特征的特征通道数；响应于确定所述采样后全局特征和所述局部特征的特征通道数不一致，调整所述采样后全局特征对应的通道数，以使得所述采样后全局特征和所述局部特征的通道数一致；对所述局部特征进行第一卷积处理，以生成第一卷积后局部特征；对所述第一卷积后局部特征和所述采样后全局特征进行逐元素相加处理，以生成相加后特征；对所述相加后特征进行第二卷积处理，以生成卷积后的融合特征，得到卷积后特征；对所述卷积后特征进行批归一化处理，以生成批归一化后的卷积后特征，作为增强后输出向量； 将所生成的各个增强后输出向量确定为增强后输出向量集； 基于所述灾害信息和所述灾害应对信息，生成灾害推送页面，以及将所述灾害推送页面推送至相关联的用户终端以进行显示。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中关村科学城城市大脑股份有限公司，其通讯地址为：100081 北京市海淀区中关村南大街5号1区689号楼海淀科技大厦6层；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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