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龙图腾网恭喜北京奇趣万物科技有限公司申请的专利基于不同年级知识点提取的伴读文稿生成方法及装置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：CN118760763B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202411250297.7，技术领域涉及：G06F16/34；该发明授权基于不同年级知识点提取的伴读文稿生成方法及装置是由张芳;林进培;高峰;高昂;任爱娜;张辰设计研发完成，并于2024-09-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于不同年级知识点提取的伴读文稿生成方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于不同年级知识点提取的伴读文稿生成方法及装置，方法包括：接收用户输入的书籍名称和伴读需求，伴读需求包括年级要求和文稿生成要求；根据书籍名称，从预先构建的知识库中，检索符合年级要求的知识点提纲，预先构建的知识库包含不同年级阶段的知识点；根据文稿生成要求，创建用于指导大语言模型生成伴读文稿的提示信息集；基于知识点提纲与提示信息集，生成书籍名称对应的伴读文稿。因此，采用本申请实施例，大语言模型可以根据儿童的不同年级和认知水平自动生成相应难度和深度的知识点，使得生成的伴读文稿符合特定年龄段儿童的学习需求，能够有效提升他们的阅读能力和兴趣。

本发明授权基于不同年级知识点提取的伴读文稿生成方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于不同年级知识点提取的伴读文稿生成方法，其特征在于，所述方法包括： 接收用户输入的书籍名称和伴读需求，所述伴读需求包括年级要求和文稿生成要求； 根据所述书籍名称，从预先构建的知识库中，检索符合所述年级要求的知识点提纲，所述预先构建的知识库包含不同年级阶段的知识点； 根据所述文稿生成要求，创建用于指导大语言模型生成伴读文稿的提示信息集； 基于所述知识点提纲与提示信息集，生成所述书籍名称对应的伴读文稿；其中， 所述提示信息集包括每个子问题的提示信息，所述每个子问题是将所述文稿生成要求分解得到的； 所述基于所述知识点提纲与提示信息集，生成所述书籍名称对应的伴读文稿，包括： 根据所述每个子问题的提示信息和所述知识点提纲，通过预先训练的中文分级阅读大模型进行回复，得到所述每个子问题对应的回复结果； 获取所述书籍名称对应的书籍内容的内容逻辑顺序和重要程度； 根据所述内容逻辑顺序和重要程度，对所述每个子问题对应的回复结果进行排序并整合，得到最终回复结果； 将所述最终回复结果作为所述书籍名称对应的伴读文稿；其中， 按照以下步骤生成预先训练的中文分级阅读大模型，包括： 获取伴读文稿的文稿生成要求和本地语料库，所述本地语料库是基于少儿语言领域的伴读文本数据进行构建的； 根据所述文稿生成要求，从大语言模型中确定待微调参数，所述待微调参数为所述大语言模型中适用于所述文稿生成要求的部分参数； 根据所述本地语料库中的训练语料和所述待微调参数，微调并优化所述大语言模型，得到预先训练的中文分级阅读大模型；其中， 所述根据所述本地语料库中的训练语料和所述待微调参数，微调并优化所述大语言模型，包括： 预处理所述本地语料库中的训练语料，得到训练数据集和测试数据集； 对所述待微调参数进行矩阵低秩分解，得到分解后的第一参数矩阵和第二参数矩阵，所述第一参数矩阵包含与所述大语言模型中原始权重矩阵的列相关的变换参数，所述第二参数矩阵包含与所述大语言模型中原始权重矩阵的行相关的变换参数； 根据所述训练数据集、所述第一参数矩阵和第二参数矩阵，对所述大语言模型进行微调； 根据所述测试数据集，对微调后的大语言模型进行优化；其中， 所述根据所述训练数据集、所述第一参数矩阵和第二参数矩阵，对所述大语言模型进行微调，包括： 根据第一训练数据、所述第一参数矩阵和第二参数矩阵，计算模型的前向传播结果，所述第一训练数据为所述训练数据集中每个训练数据； 根据所述前向传播结果以及预设损失函数，计算所述大语言模型的模型损失值，所述预设损失函数是将所述大语言模型的原始损失函数中模型参数冻结并替换为所述第一参数矩阵和第二参数矩阵得到的； 在所述模型损失值到达最小的情况下，得到微调后的大语言模型。

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