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龙图腾网获悉湖北青三科技发展有限公司;华中师范大学申请的专利基于大语言模型的少儿心理发展分析系统及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：CN119446487B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202411510823.9，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权基于大语言模型的少儿心理发展分析系统及方法是由杨光;田媛;代鹰;张波;姚振兴;王毅曼设计研发完成，并于2024-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大语言模型的少儿心理发展分析系统及方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于大语言模型的少儿心理发展分析系统及方法，其通过采用基于大语言模型和深度学习的自然语言理解和处理技术来对所述待分析少儿对象的语言交流数据和行为习惯数据分别进行语义编码和时序特征聚合，以此来根据所述语言交流数据和所述行为习惯数据的时序语义聚合特征之间显著融合得到的多模态融合表示特征来自动地评估待分析少儿对象是否是正向发展。这样，利用大语言模型和深度学习技术，系统能够自动处理和分析大量数据，减少了人工解读的主观性和工作量。同时，能够捕捉到少儿心理发展过程中语言和行为的重要动态变化和趋势，为少儿心理发展分析和心理疏导提供了更细致的依据，提升了少儿心理疏导的智能化程度。

本发明授权基于大语言模型的少儿心理发展分析系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的少儿心理发展分析系统，其特征在于，包括： 语言交流行为习惯数据获取模块，用于获取待分析少儿对象的语言交流数据的时间队列和行为习惯数据的时间队列； 语言交流数据语义理解模块，用于使用基于大模型的语言交流语义编码器对所述语言交流数据的时间队列中的各个语言交流数据进行语义理解以得到语言交流数据语义编码特征向量的时间队列； 行为习惯数据语义理解模块，用于使用基于大模型的行为习惯语义编码器对所述行为习惯数据的时间队列中的各个行为习惯数据进行语义理解以得到行为习惯数据语义编码特征向量的时间队列； 语言行为模式时序语义聚合模块，用于将所述语言交流数据语义编码特征向量的时间队列和所述行为习惯数据语义编码特征向量的时间队列输入基于节点特征显著性衰减引导的特征聚合网络以得到语言模式时序语义聚合表示向量和行为模式时序语义聚合表示向量； 语言-行为多模态融合模块，用于将所述语言模式时序语义聚合表示向量和所述行为模式时序语义聚合表示向量输入基于特征主成分查询匹配的显著融合网络以得到语言-行为多模态显著融合表示向量； 心理发展分析结果生成模块，用于基于所述语言-行为多模态显著融合表示向量，得到心理发展分析结果，所述心理发展分析结果用于表示是否正向发展； 其中，在将所述语言-行为多模态显著融合表示向量输入基于分类器的心理发展分析模块以得到心理发展分析结果时，对所述语言-行为多模态显著融合表示向量进行优化，具体地，优化过程包括以下步骤：针对所述语言-行为多模态显著融合表示向量的第一特征值和第二特征值，计算其差值的绝对值除以绝对值之和后进行修正得到的相对概率值，其中，所述修正使得所述相对概率值大于零且小于一；计算所述第一特征值乘以所述相对概率值的第一乘积，所述第二特征值乘以所述相对概率值与一的差值的绝对值的第二乘积，所述第一特征值除以所述相对概率值与一的差值的绝对值的第一商和所述第二特征值除以所述相对概率值的第二商；将所述第一乘积与第二乘积相加后，进一步减去所述第一商与所述第二商的差值，以获得与第一特征值和第二特征值对应的优化矩阵的相应特征值；以及，将所述优化矩阵与所述语言-行为多模态显著融合表示向量相乘以获得优化的语言-行为多模态显著融合表示向量。

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湖北青三科技发展有限公司;华中师范大学，其通讯地址为：430074 湖北省武汉市东湖新技术开发区关东街道大学园路29号光谷物联港3号楼4层83室；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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