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龙图腾网获悉闪烁宇宙(广州)信息技术有限公司申请的专利一种大语言模型中事物提及程度的衡量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：CN120973905B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202511151222.8，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种大语言模型中事物提及程度的衡量方法是由李凡设计研发完成，并于2025-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种大语言模型中事物提及程度的衡量方法在说明书摘要公布了：本发明涉及大语言模型问答分析技术领域，公开了一种大语言模型中事物提及程度的衡量方法，该方法包括：确定待衡量的特定事物和多个采样平台，定义关键词并选择单一采样平台进行多次采样，计算单次采样加权值，进而计算采样平台的标准化得分，结合平台用户数量计算平台权重，基于标准化得分和平台权重计算闪烁指数，在多个采样平台进行采样，最终得到用于衡量特定事物提及程度的多平台闪烁指数并得到分析结果。本发明能够有效适配大语言模型的动态特性和多行业需求，支持多平台对比，显著提升了大语言模型中事物提及程度评估的效率、全面性和准确性，为企业营销效果评估和内容竞争力分析提供了有力支持。

本发明授权一种大语言模型中事物提及程度的衡量方法在权利要求书中公布了：1.一种大语言模型中事物提及程度的衡量方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，根据用户或企业的需求，确定待衡量的特定事物和多个采样平台； 步骤S2，根据特定事物定义关键词，在单一的采样平台上进行采样，记录采样次数、单次采样的排名次序以及关键词数量； 步骤S3，根据单次采样的排名次序和关键词数量计算单次采样加权值； 步骤S4，定义样本满分值，根据单次采样加权值和样本满分值计算采样平台的标准化得分； 步骤S5，定义百万用户常量，结合百万用户常量与采样平台的平台用户数量计算采样平台的平台权重； 步骤S6，根据采样平台的标准化得分与对应的平台权重计算采样平台的闪烁指数，根据多个采样平台的闪烁指数计算多平台闪烁指数； 步骤S7，对多平台闪烁指数进行分析，以可视化的方式向用户或企业展示分析结果； 在步骤S2中，还包括如下子步骤： S2-1，分析特定事物的属性，根据特定事物的属性定义关键词并制定采样策略，所述采样策略包括查询语句、采样时间间隔和采样次数； S2-2，选定单一的采样平台，根据所述采样时间间隔和采样次数，在所选的采样平台上依次输入查询语句并获取反馈结果； S2-3，定义每次从输入查询语句到获取反馈结果的过程为一次采样，记录每次采样的排名次序和该次采样得到的反馈结果中包含的关键词数量； 在步骤S3中，还包括如下子步骤： S3-1，根据用户和企业的需求定义排名次序权重系数和关键词组合权重系数； S3-2，建立时效性衰减模型，具体如式所示：，其中，为排名次序权重； S3-3，定义关键词组合权重； S3-4，计算单次采样加权值，具体如式所示：； 在步骤S4中，还包括如下子步骤： S4-1，定义样本满分值，具体如式所示：=1； S4-2，将单次采样加权值转化为百分制得分； S4-3，计算采样平台的总分； S4-4，计算采样平台的标准化得分，具体如式所示：； 在步骤S5中，还包括如下子步骤： S5-1，根据用户和企业的需求定义百万用户常量； S5-2，从第三方数据机构获取采样平台的平台用户数； S5-3，计算所述采样平台的平台权重，具体如式所示：； 在步骤S6中，还包括如下子步骤： S6-1，根据各采样平台的标准化得分与对应的平台权重，计算所述采样平台的闪烁指数； S6-2，在多个采样平台上重复步骤S2至步骤S5的采样过程，并计算各采样平台的闪烁指数，其中，1，且为正整数； S6-3，对各采样平台的闪烁指数进行聚合计算，得到多平台闪烁指数，具体如式所示：。

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