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申请/专利权人：清华大学

摘要：本发明涉及人工智能技术领域，提供一种基于大语言模型的人类移动行为生成方法及系统，该方法基于人物画像数据库，确定上下文感知的提示词；基于上下文感知的提示词，使用大语言模型的思维链机制，推理生成完整的移动意图模板；输入完整的移动意图模板至预训练的机制模型，获得机制模型输出的映射到真实地理位置的人类移动行为；机制模型用于基于与完整的移动意图模板对应的移动距离，对完整的移动意图模板进行真实地理位置映射。本发明利用人物画像来指定大语言模型所扮演的角色，再通过大语言模型的逐步推理来生成高层次的移动意图，最后用机制模型将抽象意图模板映射到真实地理位置，能够实现准确、高效、富语义感知的人体移动行为生成。

主权项：1.一种基于大语言模型的人类移动行为生成方法，其特征在于，包括：基于人物画像数据库，确定上下文感知的提示词；所述人物画像数据库用于指定预训练的大语言模型所扮演的人类角色；基于所述上下文感知的提示词，使用所述大语言模型的思维链机制，推理生成完整的移动意图模板；所述完整的移动意图模板为指定角色在预设时间段内不同时刻的移动行为；输入所述完整的移动意图模板至预训练的机制模型，获得所述机制模型输出的映射到真实地理位置的人类移动行为；其中，所述机制模型用于基于与所述完整的移动意图模板对应的移动距离，对所述完整的移动意图模板进行真实地理位置映射；所述基于所述上下文感知的提示词，使用所述大语言模型的思维链机制，推理生成完整的移动意图模板，包括：将所述完整的移动意图模板的推理生成过程分解为生成若干个意图的步骤，在每个意图的生成步骤中，提供前序移动意图的全部结果作为上下文感知的思维链的推理基础；其中，每个意图的生成过程包括：输入所述上下文感知的提示词至所述大语言模型，获得所述大语言模型输出的当前移动意图；所述当前移动意图为指定角色在当前时刻的移动行为；基于所述当前移动意图，从预设持续时间分布中采样，确定与所述当前移动意图对应的持续时间；所述机制模型用于基于与所述完整的移动意图模板对应的移动距离，对所述完整的移动意图模板进行真实地理位置映射，包括：对于所述完整的移动意图模板中的每个移动意图，基于前序位置进行POI采样，确定所述移动距离；所述移动距离为从所述前序位置到当前位置的距离；所述前序位置为与前序移动意图对应的真实地理位置，所述当前位置为与当前移动意图对应的真实地理位置；基于所述移动距离，对当前移动意图进行所述当前位置映射。

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权利要求：

百度查询： 清华大学 基于大语言模型的人类移动行为生成方法及系统