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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利基于主成分分析和阈值滤波的大语言模型表征增强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：CN121480572B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202610013601.9，技术领域涉及：G06N3/0455；该发明授权基于主成分分析和阈值滤波的大语言模型表征增强方法是由张胜利;张继群;刘芳设计研发完成，并于2026-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于主成分分析和阈值滤波的大语言模型表征增强方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于主成分分析和阈值滤波的大语言模型表征增强方法，属于自然语言处理技术领域，该方法用于缓解预训练语言模型生成内容中的事实性幻觉问题。核心步骤包括：构建针对目标领域的事实与非事实对比提示集；提取模型初始层隐藏状态并计算其差异表征；对差异表征进行主成分分析以提取方向性特征向量，并通过固定阈值筛选数值显著特征向量；融合两类特征向量生成事实增强向量；最后将该向量叠加至模型初始层的隐藏状态上。本发明通过方向引导与数值强化相结合的特征增强机制，实现了从源头抑制幻觉，有效提升了模型在事实性任务中的输出准确性与领域适应性。

本发明授权基于主成分分析和阈值滤波的大语言模型表征增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于主成分分析和阈值滤波的大语言模型表征增强方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、构建针对目标领域的事实提示集和非事实提示集，所述事实提示集和非事实提示集为文本样本； S2、基于预训练语言模型，获取各组事实提示与非事实提示在模型初始层的隐藏状态表征，并计算其差值得到事实-幻觉差异表征； S3、对所述事实-幻觉差异表征进行主成分分析，提取第一主成分向量作为方向性特征向量； S4、对所述事实-幻觉差异表征的每个维度，筛选其数值绝对值大于固定阈值的元素并聚合，得到数值显著特征向量； 步骤S4为阈值滤波，具体步骤： a.初始化：创建长度为的零向量，用于存储筛选后的显著特征； b.维度级滤波：对矩阵的每个维度，提取该维度的所有元素形成向量，筛选出绝对值大于阈值的元素组成有效子集；设置，精准筛选出反幻觉关键特征； c.特征聚合：对每个维度的有效子集，计算元素均值并赋值给的第个位置，即： S5、融合所述方向性特征向量与所述数值显著特征向量，生成事实增强向量； S6、将所述事实增强向量叠加至所述预训练语言模型在推理时初始层的隐藏状态上，以引导生成事实一致的输出。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人深圳大学，其通讯地址为：518060 广东省深圳市南山区粤海街道南海大道3688号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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