大語言模型在電視領域的應用

程小梅

（國家知識產權局專利局專利審查協作北京中心，北京 100160）

0 引言

2022年11月30日，OpenAI公司推出了基于GPT-3.5大型語言模型架構的對話式人工智能（Artificial Intelligence，AI）應用ChatGPT[1]，引起了社會、學術和商業界的廣泛討論。ChatGPT應用在龐大文本數據集的基礎上進行了預訓練，使其具備了處理多領域目標任務的強大能力。ChatGPT為用戶提供了一個靈活且智能的交流平臺，使得與AI的互動更加自然且富有趣味性。大語言模型賦能的終端產品如電視等，擁有更豐富的內容生態系統。ChatGPT已經廣泛應用于醫療、金融、法律及教育等領域[2]。大型語言模型在技術推進和商業應用上正經歷著前所未有的變革發展。其發展前景既包含技術上的突破，又包含商業場景中的拓展創新[3]。

由于ChatGPT的廣泛應用，其使用的大語言模型越來越受人關注。越來越多的企業、機構、團體或個人對知識產權的保護意識逐漸加強。為了保護創新成果，大量的專利申請得以提交。本文對截至2024年1月22日公開的大語言模型相關專利進行了統計分析，以揭示大語言模型技術的最新研究進展，為研究大語言模型的相關人員的研發和專利申請工作提供參考。

1 大語言模型技術專利分析

本文以關鍵詞電視、大語言模型及其相關擴展詞在中國專利全文數據庫（China Patent Full-text Database，CNTXT）中進行檢索，統計大語言模型在電視領域的相關專利申請情況。

1.1 專利申請量年份分布分析

我國大語言模型相關專利申請數量按照年份的變化如圖1所示。2023年，我國的大語言模型在電視領域的相關申請的申請量出現爆炸式增長。2023年之前，大語言模型每年的申請量均為個位數，而在2023年的申請量卻超過200件（由于公開時間的限制，申請量統計并不完整），這與2022年底發布的ChatGPT-3.5所體現的強大應用緊密相關，也離不開我國政府的大力支持。2017年，國務院印發了《新一代人工智能發展規劃》，提出了6個方面的重點任務和眾多保障措施，要求人工智能技術及其應用與世界先進水平同步發展。2023年，國家又發布了《數字中國整體布局規劃》。在新一代人工智能技術和數字中國建設中，大語言模型扮演著重要角色，甚至是國家競爭力和綜合實力的重要體現[4]。

圖1 國內大語言模型專利申請量年份分布圖

1.2 專利申請人分析

本文對國內大語言模型專利申請人進行統計分析，大語言模型技術在電視領域的主要申請人如圖2所示。申請量最突出的主導申請人是騰訊科技（深圳）有限公司，其在大語言模型技術的專利申請中占據了領先地位。廣州商研網絡科技有限公司、北京奇藝世紀科技有限公司、北京百度網訊科技、科大訊飛股份有限公司和阿里巴巴（中國）等公司也在該領域展現出了積極的專利申請態勢，彰顯了它們在大語言模型技術領域的研究和創新實力。這些主要申請人的專利活動不僅反映了行業內的研發競爭態勢，也為電視領域的技術創新提供了有力的支持和引領。

圖2 國內大語言模型專利主要申請人排名

2 研究與發展方向

下面主要針對以上主要申請人的相關專利申請進行深入研究，系統剖析大語言模型技術在電視領域的多個重要方向，以全面了解和掌握這一領域的發展趨勢，供業界從業者和研究人員參考，幫助他們更好地把握大語言模型在電視領域的應用前景和創新方向。通過瀏覽去噪，本文將大語言模型在電視領域的應用分為以下4個大方向。

2.1 內容生成與編輯

大語言模型可以用于生成電視劇本、新聞稿件、廣告文案等各種內容。它能夠根據輸入的主題或情境生成自然流暢的語言，為廣播電視業務提供更高效的內容創作和編輯工具。

CN117422069A公開了一種內容生成方法，通過將新聞內容和/或客戶端的歷史對話信息作為參考素材進行內容理解處理，得到話題內容之后，根據話題內容生成提示文案，將提示文案輸入大語言模型中，得到滿足該提示文案所指示要求的歡迎語；向客戶端發送歡迎語，以在客戶端啟動時展示[5]。

2.2 智能推薦系統

大語言模型能夠分析用戶的觀看歷史和喜好，提供個性化的電視節目推薦。這種智能推薦系統可以提升用戶體驗，增加用戶滿意度，并促使用戶更多地參與觀看。

CN117009650A公開了一種推薦方法，用于基于語言模型進行召回、推薦等，從而實現利用語言模型的自動化推薦，泛化能力強。該方法首先獲取用戶特征集合，包括描述用戶畫像的文本或者關鍵詞；通過語言模型基于用戶特征集合生成召回路徑，召回路徑表示針對用戶進行推薦的路徑，其中語言模型用于對輸入的數據進行分類并為每個類別生成對應的權重，根據每個類別生成對應的權重生成召回路徑；最后，通過語言模型基于召回路徑生成針對用戶的推薦列表[6]。

2.3 語音識別與交互

大語言模型的語音識別能力可用于實現語音操控電視的功能，使用戶能夠通過語音命令控制電視節目、調整音量等，提高用戶的操作便利性。

CN117311839A公開了一種播放控制方法，接收播放需求信息，根據播放需求信息對播放目標進行切片分析，以確定切片分析結果；基于切片分析結果和播放需求信息，生成第一Prompt文本；將第一Prompt文本輸入預設的自然語言處理模型，使預設自然語言處理模型基于第一Prompt文本確定播放策略；基于播放策略控制播放目標的播放，可以為用戶提供更準確、靈活和個性化的播放控制。用戶可以根據個人喜好，在播放目標的切片級別上獲得適合自己的播放策略，從而提升播放體驗的個性化程度，更好地滿足個性化需求[7]。

CN117082435A公開了一種虛擬音頻的交互方法。該方法獲取音頻發送請求，響應音頻發送請求，分別獲取第一音頻交互對象在不同數量的第二音頻交互對象同時發聲時的有效感知參數。該方案解決了虛擬音頻的交互效率較低的技術問題[8]。

2.4 廣告個性化投放

基于大語言模型的用戶分析和理解能力，廣播電視業務可以實現更精準的廣告個性化投放，進行商品導購，有助于提高廣告效果，減少廣告浪費，同時為廣告商和電視臺提供更有針對性的商業機會。

CN116976920A公開了一種商品導購方法，能夠獲取用戶輸入的搜索文本，基于搜索文本的向量化語義表示，分別與商品數據庫中所有商品的商品標題對應的向量化語義表示進行匹配，確定相匹配的多個商品標題對應的商品作為目標商品，獲取每個目標商品的銷售特征、反饋特征、價格特征中任意項，構造出生成提示文本。基于大語言模型，根據每個目標商品對應的生成提示文本生成相應的導購語，由此可精準地導購商品[9]。

3 結語

總體來看，大語言模型的快速發展將推動電視產業走向更為個性化、智能化和創新化的方向，為觀眾提供更加智能、個性化和充實的觀看體驗。為了充分發揮大語言模型技術的潛力，需要進一步加大對該技術的研發投入力度，以更有效地促進未來人類生活的智能化，推動科技與社會的深度融合，為人類創造更加智能、便捷和安全的生活環境。