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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种基于多模态检索增强的智能围棋讲局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：CN119494403B 。

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：202411543861.4，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权一种基于多模态检索增强的智能围棋讲局方法及系统是由石彦婷;张鸿宇;王昊晨;蒋兴禹;李易洋;徐伟锋;宣东设计研发完成，并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态检索增强的智能围棋讲局方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于多模态大模型应用领域，提供了一种基于多模态检索增强的智能围棋讲局方法及系统，其技术方案为获取历史棋局和对应评论，提取历史棋局和对应评论的特征嵌入；基于历史棋局特征嵌入和对应评论特征嵌入的相似度对棋局特征提取网路进行训练，得到训练后的棋局特征提取网络；基于训练后的棋局特征提取网络提取当前棋局的特征嵌入和历史棋局特征；计算当前棋局特征嵌入和每个历史棋局特征嵌入的相似度，根据相似度计算结果得到相似棋局，根据相似棋局的索引查找对应的评论；将当前棋局AI预测结果和相似棋局的索引查找对应的评论组成提示词；根据提示词和大语言模型得到当前棋局的讲局分析结果。提升预训练的大语言模型生成评论的可信性。

本发明授权一种基于多模态检索增强的智能围棋讲局方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态检索增强的智能围棋讲局方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取历史棋局和对应评论，提取历史棋局和对应评论的特征嵌入； 基于历史棋局特征嵌入和对应评论特征嵌入的相似度对棋局特征提取网路进行训练，得到训练后的棋局特征提取网络；其中，所述基于历史棋局特征嵌入和对应评论特征嵌入的相似度对棋局特征提取网路进行训练，得到训练后的棋局特征提取网络，包括： 基于预训练的KataGo残差神经网络提取第一棋局特征嵌入； 将第一棋局特征嵌入输出至可训练的神经网络Φ得到第二棋局特征嵌入； 基于第二棋局特征嵌入和对应评论特征嵌入的相似度构建全局模型的损失函数，当全局模型损失函数收敛至预定精度或达到预定训练轮数，得到训练完成的神经网络Φ；基于训练后的棋局特征提取网络提取当前棋局的特征嵌入和历史棋局特征，令历史棋局依次通过预训练的KataGo残差深度神经网络和训练完成的神经网络Φ得到特征嵌入，并存储棋局索引以及对应的评论；对于当前棋局，通过预训练的KataGo残差深度神经网络和训练完成的神经网络Φ得到特征嵌入； 计算当前棋局特征嵌入和每个历史棋局特征嵌入的相似度，根据相似度计算结果得到相似棋局，根据相似棋局的索引查找对应的评论； 将当前棋局AI预测结果和相似棋局的索引查找对应的评论组成提示词； 根据提示词和大语言模型得到当前棋局的讲局分析结果。

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山东大学，其通讯地址为：266237 山东省青岛市即墨区滨海路72号；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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