东南大学杨俊宴获国家专利权
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龙图腾网获悉东南大学申请的专利基于专用大语言模型的城市功能构成配比交互式生成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:CN119721045B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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:202411768364.4,技术领域涉及:G06F40/30;该发明授权基于专用大语言模型的城市功能构成配比交互式生成方法是由杨俊宴;孙昊成;王艺潼;张辰;邵典设计研发完成,并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于专用大语言模型的城市功能构成配比交互式生成方法在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于专用大语言模型的城市功能构成配比交互式生成方法,包括采集城市设计文本案例数据;筛选出设计场地的规划地区和分区类型所对应的语料数据;利用自然语言处理技术对设计场地的关联背景信息进行语义分析和处理,将其转换为与功能配比决策相关的提示词,作为样本集;运用LLama‑7B预训练大语言模型,将预训练模型的初步生成结果发送给用户;对城市功能构成配比生成的大语言模型进行再训练,形成专用大语言模型;将城市功能构成配比输出至交互操作平台,对城市功能进行可视化并可进行交互修改。本发明解决了传统的城市功能构成配比难以平衡人口、经济发展、资源环境状况等多重影响因素,且耗时耗力的问题。
本发明授权基于专用大语言模型的城市功能构成配比交互式生成方法在权利要求书中公布了:1.基于专用大语言模型的城市功能构成配比交互式生成方法,其特征在于,包括: 1通过python网页数据自动采集器获取城市规划相关部门的公开标准文本数据以及城市设计文本案例数据,对收集到的文本数据进行清洗和预处理,并拆分成完整语料,将每条语料数据赋予描述语料特征的属性信息,包括语料类型、规划地区、分区类型,形成城市设计文本案例数据库; 2根据用户端输入设计场地的规划地区和分区类型,对城市设计文本案例数据库进行筛选,筛选出设计场地的规划地区和分区类型所对应的语料数据; 3利用自然语言处理技术对设计场地的关联背景信息进行语义分析和处理,将其转换为与功能配比决策相关的提示词,作为样本集; 4运用LLama‑7B预训练大语言模型,将预训练模型的初步生成结果发送给用户; 5依据用户对初步生成结果的反馈,使用人类反馈强化学习,对城市功能构成配比生成的大语言模型进行再训练,形成专用大语言模型; 6将城市功能构成配比输出至交互操作平台,对城市功能进行可视化并可进行交互修改; 所述步骤3构建城市功能构成配比提示词及指令语句,作为训练样本集,包括: 按照商服、工矿仓储、住宅、公共管理与公共服务、交通运输、特殊用地6类用地功能建立提示词和指令语句的分类体系,分类依据GBT 21010‑2017《土地利用现状分类》; 利用自然语言处理技术和机器学习算法,对文本数据进行提示词和指令语句的自动分类; 使用语义相似度计算分析提示词A和指令语句B之间的关联关系,通过比较它们在语义空间中的距离或相似度来评估它们之间的关联程度,具体公式为: 其中,A·B是向量A和B的点积,||A||×||B||分别是向量A和B的模长,计算结果范围为[‑1,1],筛选计算结果大于0.5的强关联性提示词和指令语句,形成提示词与指令语句样本集,识别筛选出的语料数据中的提示词和指令语句样本集; 对构建的样本集进行清洗和标注,去除重复项和不完整的数据; 将样本集分割为训练集和测试集,其中,70%的数据作为训练集,30%的数据作为测试集; 利用自然语言处理技术对设计场地的关联背景信息进行语义分析和处理,将其转换为与功能配比决策相关的提示词; 所述步骤4运用llama‑7B预训练大语言模型方法包括: 构建基于llama‑7B的大语言模型; 将提示词与指令语句导入大语言模型模块进行预训练; 基于提示词微调方法进行预训练,冻结主模型l lama‑7B的全部参数,在嵌入层通过多次迭代不断更新提示词结构模版中填充槽所对应的语句嵌入向量;迭代次数设定为20;每迭代四次则生成一个预训练语言大模型初始结果并返还给用户;得到初始训练结果I=I 1~I5; 用户基于步骤3中测试集数据根据提示模版对初始训练结果I=I 1~I5进行提问,生成包含多个候选答案的候选答案集N=N1~Ni_;根据TF‑IDF算法计算候选答案与测试集数据的文本相似度T,筛选生成结果相似度最高的初始训练模型; 所述文本相似度T计算方法为,在pycharm中使用jieba分词算法将候选答案Ni拆分为多个分词,调用TF‑IDF算法计算候选答案与测试集数据的相似分词区域M,最终计算
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