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龙图腾网获悉暨南大学申请的专利一种基于大语言模型语义增强的认知行为建模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：CN121257554B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511822460.7，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权一种基于大语言模型语义增强的认知行为建模方法及系统是由刘子韬;白友恒设计研发完成，并于2025-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大语言模型语义增强的认知行为建模方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于人工智能与自然语言处理技术领域，公开了一种基于大语言模型语义增强的认知行为建模方法及系统，方法包括：为每道题目生成结构化的语义诊断描述；将结构化的语义诊断描述与学生历史答题行为分别编码为向量表示；通过核函数对齐机制，将语义诊断描述的向量表示与答题行为的向量表示映射到同一相似性空间，并进行加权融合；接收融合后的表示，并建模学生与题目的交互关系，输出知识状态推断与可解释性反馈。本发明通过融合LLM生成的题目语义信息与学生答题行为数据，构建兼具高预测性能与强可解释性的认知行为建模方法。

本发明授权一种基于大语言模型语义增强的认知行为建模方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型语义增强的认知行为建模方法，其特征在于，所述方法包括： 为每道题目生成结构化的语义诊断描述； 将结构化的语义诊断描述与学生历史答题行为分别编码为向量表示； 通过核函数对齐机制，将语义诊断描述的向量表示与答题行为的向量表示映射到同一相似性空间，并进行加权融合； 接收融合后的表示，并建模学生与题目的交互关系，输出知识状态推断与可解释性反馈； 为每道题目生成结构化的语义诊断描述的方法包括： 获取题干文本、选项、关联知识点以及预设的诊断提示模板； 使用开源大语言模型Qwen3-235B-A22B，以“教育专家”身份进行推理，生成每道练习题目的结构化语义标注，其中，为正确推理过程；为选项典型错误归因；题目考察认知水平等级；为个性化学习建议； 将结构化的语义诊断描述编码为向量表示的方法包括： ； 其中，为语义嵌入，为语义空间维度，表示Sentence-BERT模型，为概念的文本描述； 将学生历史答题行为编码为向量表示的方法包括： ； 其中，为one-hot向量，为可学习参数矩阵，输出为可学习的学生、题目和知识点嵌入，可学习的学生、题目和知识点嵌入共同构成行为嵌入，为行为空间维度； 接收融合后的表示，并建模学生与题目的交互关系，输出知识状态推断与可解释性反馈的方法包括： ； 其中，表示Sigmoid激活函数，，和代表两层线性层和输出层对应权重矩阵，，和代表对应的偏置项，表示非线性激活函数，为最终预测结果，为学生-题目交互向量，表示学生，表示题目。

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