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龙图腾网获悉湖南师范大学申请的专利一种结合推理链与多原型对比的长序列对话立场检测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：CN120929606B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202511461408.3，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权一种结合推理链与多原型对比的长序列对话立场检测方法是由蒋少华;王鹏;王皖豫;张一文设计研发完成，并于2025-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合推理链与多原型对比的长序列对话立场检测方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种结合推理链与多原型对比的长序列对话立场检测方法，用于解决社交媒体长序列对话中推理过程不透明、对话建模不足及类别边界模糊的问题。该方法通过构建推理链并与目标评论融合，生成深层语义推理表示；同时融合全局依赖、局部模式、结构关系和用户一致性多视角信息，获得多视角语义表示。在此基础上，为每个立场类别维护多个原型向量，通过样本与原型相似度计算及多原型对比损失，实现鲁棒的立场建模，并结合分类损失联合优化模型。本发明能够有效增强立场推理的可解释性，提升对长对话中语义多样性及类别模糊问题的适应能力，适用于舆情分析与用户态度预测等场景。

本发明授权一种结合推理链与多原型对比的长序列对话立场检测方法在权利要求书中公布了：1.一种结合推理链与多原型对比的长序列对话立场检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： S1，构建长序列对话训练数据集：收集长序列对话评论数据，对长序列对话评论数据进行预处理，生成模型训练所需的输入数据； S2，将目标评论及其历史对话作为第一级提示词输入对话大语言模型，生成目标评论的子话题推理链变量；将子话题推理链变量和目标评论及其历史对话作为第二级提示词输入对话大语言模型，生成情感与修辞推理链变量；将目标评论、历史对话、子话题推理链变量和情感与修辞推理链变量作为第三级提示词输入对话大语言模型，生成目标评论的主要观点推理链变量；进一步，将目标评论、历史对话、子话题推理链变量、情感与修辞推理链变量和主要观点推理链变量作为第四级提示词输入对话大语言模型，生成目标评论的立场分析推理链变量；推理链构建与交互表示生成：基于目标评论及其历史对话构建多级推理链，并通过预训练语言模型和多层注意力机制得到融合上下文的语义表示；将历史对话和目标评论输入基于的预训练语言模型得到评论向量集合，再将分级输出的推理链变量输入基于的预训练语言模型得到推理链变量集合；将目标评论向量与推理链变量向量输入多层注意力机制开展多轮交互融合，得到融合上下文推理信息的语义表示； S3，多视角对话语义建模：从全局依赖、局部模式、结构关系及用户一致性多个角度对历史对话进行语义建模，并通过多次迭代的注意力机制获取与目标评论相关的上下文信息表示； S4，多原型对比优化与联合训练：为各立场类别维护多个原型向量，基于样本与原型的相似度构建多原型对比损失函数，将其与分类损失函数联合优化，从而实现数据样本的立场分类。

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