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龙图腾网恭喜山东浪潮科学研究院有限公司申请的专利一种大语言模型幻觉消除方法、装置、设备及存储介质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：CN119849509B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202510337458.4，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权一种大语言模型幻觉消除方法、装置、设备及存储介质是由宋晨;张吉臣;段强;姜凯设计研发完成，并于2025-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种大语言模型幻觉消除方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种大语言模型幻觉消除方法、装置、设备及存储介质，涉及自然语言处理技术领域，包括：根据目标名词间的关联关系，构建各目标名词间的关联网络，并根据关联网络获取各目标名词对应的关联路径；从各关联路径中确定参考路径，获取各关联路径对应的第一目标熵与参考路径对应的第二目标熵的熵差异值；基于熵差异值确定初始待分析文本对应的幻觉风险类型，并利用与幻觉风险类型对应的优化策略对初始待分析文本进行优化，以便消除预设大语言模型对初始待分析文本进行分析后的分析结果中的幻觉。通过将语义分析与概率统计相结合，使得在幻觉分析过程中无需依赖外部知识库，保证了幻觉处理方法的泛化能力与可靠性。

本发明授权一种大语言模型幻觉消除方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种大语言模型幻觉消除方法，其特征在于，包括： 对初始待分析文本进行分析以获取目标名词，并将各所述目标名词分别对应的特征图谱编码为目标向量；所述特征图谱包括与各所述目标名词对应的名词概念、语义标签和上下文信息； 根据基于所述目标向量确定的各所述目标名词间的关联关系，构建各所述目标名词间的关联网络，并根据所述关联网络获取各所述目标名词对应的关联路径；所述关联网络中的节点表示各所述目标名词，各节点间的有向边表示各所述目标名词间的关联关系，各有向边的权重表示节点间的关联强度； 从各所述关联路径中确定参考路径，获取各所述关联路径对应的第一目标熵与所述参考路径对应的第二目标熵的熵差异值；目标熵包括特征激活熵、路径选择熵与输出分布熵，所述特征激活熵表征所述目标名词对应的特征在所述关联路径中的激活分布的不确定性，所述路径选择熵表征在所述关联路径中，由路径起点到路径终点间的路径选择的不确定性，所述输出分布熵表征预设大语言模型基于所述关联路径产生的输出结果的分布的不确定性； 基于所述熵差异值确定所述初始待分析文本对应的幻觉风险类型，并利用与所述幻觉风险类型对应的优化策略对所述初始待分析文本进行优化，以便消除所述预设大语言模型对所述初始待分析文本进行分析后的分析结果中的幻觉； 其中，所述幻觉风险类型包括直接冲突、间接冲突、上下文冲突以及权重失衡，所述直接冲突表征任意两个直接关联的所述目标名词间的所述特征重叠度为负值，所述间接冲突表征通过同一中间节点连接的任意两个所述目标名词的语义存在矛盾，所述上下文冲突表征同一所述目标名词在所述关联网络中的不同位置形成的边之间的权重值差值大于预设权重值差值阈值，所述权重失衡表征预设次要名词对应的边的权重值高于预设主要名词对应的边的权重值； 所述基于所述熵差异值确定所述初始待分析文本对应的幻觉风险类型，并利用与所述幻觉风险类型对应的优化策略对所述初始待分析文本进行优化，包括：若所述幻觉风险类型为所述上下文冲突，则增加第一目标名词在所述初始待分析文本中的使用次数，并增加所述第一目标名词与相应的上下文之间的关联；其中，所述第一目标名词为所述上下文冲突对应的目标名词； 若所述幻觉风险类型为所述直接冲突，则在第三目标名词之前增添目标修饰词；其中，所述第三目标名词为所述直接冲突对应的目标名词，所述目标修饰词为对所述第三目标名词进行限定的修饰词； 若所述幻觉风险类型为所述间接冲突，则调整第三目标名词在所述初始待分析文本中的位置，并在各所述第三目标名词之间添加过渡文本；其中，所述第三目标名词为所述间接冲突对应的目标名词； 若所述幻觉风险类型为所述权重失衡，则对所述预设次要名词在所述初始待分析文本中的第一表征强度进行弱化，并对所述预设主要名词在所述初始待分析文本中的第二表征强度进行强化。

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