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申请/专利权人：清华大学
摘要：公开了一种基于科幻作品的未来技术评估方法、装置及电子设备，通过融合人工智能技术和领域专家知识，创新性地开拓了未来技术预测的思路和路径。该方法利用大规模语言模型和信息抽取技术，高效、准确地挖掘科幻作品中的技术构想和创新思路；引入领域专家评分机制，获得结构化、高质量的标签数据集，提升技术评估的专业性和权威性；构建多模型融合的深度学习分类器，显著提高技术评估的智能化水平和预测性能。本公开所形成的人机协同评估范式，为跨领域交流与知识融合提供了有益平台，所得到的评估结果具有很强的解释性和可信性，可为企业的技术选择、政府的产业规划等决策制定提供有力支撑，在推动科技创新和产业发展中具有广阔的应用前景。
主权项：1.一种基于科幻作品的未来技术评估方法，其特征在于，包括:步骤1，使用大语言模型对科幻作品样本进行信息抽取，得到与科幻作品样本中的技术相关的多维度特征描述，作为多维度特征样本；步骤2，将所述多维度特征样本提交领域专家，以使所述领域专家基于预设的评估指标体系对所述多维度特征样本评分，获取打分结果并生成标签数据集；步骤3，选择多个中等规模预训练模型在所述多维度特征样本上进行领域适应训练，所述中等规模预训练模型用于得到多维度特征描述的词向量表示，所述多个中等规模预训练模型包括BERT预训练模型；步骤4，利用所述标签数据集建立并训练有监督学习的分类模型，所述分类模型包括经领域适应训练的所述多个中等规模预训练模型、多模型特征融合层和多层感知器，其中，所述多模型特征融合层用于对所述多个中等规模预训练模型输出的词向量表示进行融合，输出融合的词向量表示，所述多层感知器用于根据所述多模型特征融合层输出的融合的词向量表示得到在多维度的预测分；步骤5，使用所述大语言模型对待分析科幻作品进行信息抽取，得到与待分析科幻作品中的技术相关的多维度特征描述，并将得到的多维度特征描述输入经训练的所述分类模型，得到待分析科幻作品中的技术在多维度的预测分，以及基于所述预测分对待分析科幻作品中的技术进行量化评估并排名。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学 一种基于科幻作品的未来技术评估方法、装置及电子设备
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