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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于反省链推理的产品评论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：CN120179917B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510663490.1，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于反省链推理的产品评论检测方法是由张文清;吴春江;周世杰;吴林林;邓倩;任钇多设计研发完成，并于2025-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于反省链推理的产品评论检测方法在说明书摘要公布了：一种基于反省链推理的产品评论检测方法，属于自然语言处理（NLP）技术领域。通过将相关背景信息结构化为背景特征表示，并结合“反省链”推理机制，逐步细化推理结论。该方法在少样本推理的基础上，通过特征组合的生成与筛选评估，能够有效提升模型对背景依赖性低评分的检测能力。同时，特征组合的筛选与打分机制可快速过滤无关信息，减少冗余计算，提高检测效率。通过引入终止条件，本方法能够在推理过程中及时终止无关路径的探索，从而进一步优化计算资源的使用。本发明表现出更强的精准性与上下文适配能力，能够更深入地理解复杂语义，显著提升隐喻性表达的捕捉能力。

本发明授权一种基于反省链推理的产品评论检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于反省链推理的产品评论检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：从公开语料库提取产品相关信息作为背景特征，通过信源可信度评估、时效性过滤对背景特征进行标准化，得到背景特征集；所述标准化包括信源过滤、长度裁剪以及知识权重计算，背景特征的知识权重ω计算过程如下： ω＝α·Authority+β·Relevance+γ·Freshness； 其中，Authority为信源可信度，Relevance为文本之间的匹配度，Freshness为检索到信息的时效性指标；α、β及γ为加权系数，α+β+γ＝1； 步骤S2：判断待检测短文本是否提及目标产品，若是则提取该待检测短文本中的多维度情感特征，否则终止检测；所述情感特征的获取具体使用大语言模型对待检测短文本进行分析，多维度提取待检测短文本的情感特征，公式化描述如下： 其中，S为待检测短文本；为所提取的第j个特征维度的情感特征；argmaxp为大模型输出过程的概率化表示，j为特征维度的索引，N为特征维度； 步骤S3：使用大语言模型进行初步情感分类，获取初始情感标签； 步骤S4：基于待检测短文本、情感特征以及背景特征，利用大语言模型将情感特征与情感特征匹配生成m个特征组合项，并为每个特征组合项打分和排序；生成特征组合项的准则包括：一个特征组合项中包含一个背景特征和若干情感特征；特征的选取取决于大语言模型，设定特征组合项数量为m，生成特征组合项公式化描述如下： 其中，表示m个特征组合项的集合，Mi为第i个特征组合项，包含产品背景特征和若干情感特征；t为文本提及产品名称；K为背景特征集；代表第i个特征组合项中的背景特征；ki为第i个特征组合项中的情感特征数量，由大模型自行确定数量；代表情感特征这一集合中的某个子集Gi为第i个特征组合项的等级，包括极高、较高、中、较低、极低； 从等级中获取特征组合项概率值的计算公式如下： 其中：εi为大语言模型对第I个特征组合项赋予的概率等级对应概率值；为每个特征组合项打分的计算公式如下： Scorei＝ReLUωiεi-δo； 其中，Scorei为第i个特征组合项的分值；ωi为第i个特征组合项中产品背景特征的权重；ReLU代表线性整流函数；δ0为设定的过滤阈值； 最后按分值由高到低将剩余特征组合项排序； 步骤S5：基于反省链机制按优先级迭代验证，直至达到置信阈值或遍历全部特征组合项；所述反省链机制具体如下： 首先取剩余特征组合项中分值最高的一项，将步骤S3得到的初步结论、原文本和特征组合项连接构造提示词，输入大模型进行复判，若存在目标检测情感或用尽所有组合项则终止反省，公式化描述如下： Oa＝argmaxpOa|S,Mi,O0,t,a＝1,2,…,Na； 其中，Oa为第a轮复判的结果；O0代表步骤S3得出的初始结论；Na为复判总次数； 步骤S6：输出最终检测结果。

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