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龙图腾网获悉北京视野智慧数字科技有限公司申请的专利一种提高人工智能模型识别查询有效数据的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：CN119336875B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202411866433.5，技术领域涉及：G06F16/332；该发明授权一种提高人工智能模型识别查询有效数据的方法及装置是由孟超设计研发完成，并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种提高人工智能模型识别查询有效数据的方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种提高人工智能模型识别查询有效数据的方法及装置，涉及人工智能技术领域。所述方法包括：获取用户输入的当前自然语言问题；在确定用户输入的历史自然语言问题的情况下，对所述当前自然语言问题和所述历史自然语言问题进行语境识别，从所述历史自然语言问题中获取与所述当前自然语言问题在相同语境下的目标历史自然语言问题；基于所述目标历史自然语言问题对所述当前自然语言问题进行改写处理，得到标准化问题；将所述标准化问题输入至所述人工智能模型，以得到所述人工智能模型输出的答案，能够提高人工智能模型在进行问答的时输出回答的准确率。

本发明授权一种提高人工智能模型识别查询有效数据的方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种提高人工智能模型识别查询有效数据的方法，其特征在于，包括： 获取用户输入的当前自然语言问题； 在确定用户输入的历史自然语言问题的情况下，对所述当前自然语言问题和所述历史自然语言问题进行语境识别，从所述历史自然语言问题中获取与所述当前自然语言问题在相同语境下的目标历史自然语言问题； 基于所述目标历史自然语言问题对所述当前自然语言问题进行改写处理，得到标准化问题； 将所述标准化问题输入至所述人工智能模型，以得到所述人工智能模型输出的答案； 得到标准化问题之后，所述方法还包括： 通过NER模型和预设关键词清单识别所述标准化问题中的实体，其中，根据样本标准化问题的语境，部分样本标准化问题中的名词都是实体，部分样本标准化问题中的名词不是实体，或者至少部分名词不是实体； 使用实体编码替换所述标准化问题中的实体，生成编码化问题； 其中，实体包括企业、行业、产品服务、自然人、区域和时间； 通过NER模型和预设关键词清单识别所述标准化问题中的实体，使用实体编码替换所述标准化问题中的实体，生成编码化问题，包括： 对所述标准化问题进行词性分析获取词性分析结果，基于所述词性分析结果对所述标准化问题中的名词进行标注； 将标注后的标准化问题输入NER模型，得到所述NER模型输出名词的实体标签；所述NER模型是基于携带有名词实体标签的样本标准化问题训练得到； 基于所述名词的实体标签对所述标准化问题进行要素识别处理，得到要素提取问题；其中，所述要素识别处理指的是在确定标注后的标准化问题中的名词为实体的情况下，对所述名词不作处理；在确定标注后的标准化问题中的名词不是实体的情况下，删除名词； 获取预设关键词清单，基于所述预设关键词清单对所述要素提取问题进行匹配处理，生成所述标准化问题的要素参数对；所述要素参数对包括实体、实体名称和实体编码； 生成编码化问题之后，所述方法还包括： 通过表列参数获取模型获取编码化问题对应的数据表表列参数； 基于数据表表列参数和编码化问题生成结构化查询语句； 所述数据表表列参数包括数据表名称参数以及对应的字段参数； 确定数据表名称参数，在预设向量库基于对应的数据列信息进行检索获取确定样本编码化问题对应的字段参数；其中，选取编码化问题的数据表名称参数时，能够确定编码化问题的数据表名称参数所属的多维矩阵、矩阵和业务域，缩小确定数据表名称参数时的数据查询范围； 生成结构化查询语句之后，所述方法还包括： 基于所述结构化查询语句在预设数据库中执行检索，将检索结果反馈到表列参数获取模型，对表列参数获取模型进行微调； 其中，预设关键词清单包括关键词、关键词名称和关键词编码，所属要素参数对中的实体、实体名称和实体编码与一组关键词、关键词名称和关键词编码相对应； 所述表列参数获取模型包括数据表选取单元和字段选取单元； 将所述编码化问题输入表列参数获取模型，获取所述表列参数获取模型输出的数据表表列参数，具体包括： 将所述编码化问题输入至所述数据表选取单元，得到所述数据表选取单元基于预设多维矩阵输出的所述数据表名称参数；所述预设多维矩阵包括多个矩阵，每个矩阵包括多个业务域，每个业务域包括多个数据表，每个数据表对应一个数据表名称参数以及多个所述字段参数； 将所述编码化问题和所述数据表名称参数输入至所述字段选取单元，得到所述字段选取单元输出的所述数据表名称参数以及对应的字段参数。

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