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龙图腾网获悉丽水市公安局;丽水市公安局经济开发区分局;缙云县公安局申请的专利基于lora微调模型校核提问必要问题的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：CN119599022B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202411643688.5，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权基于lora微调模型校核提问必要问题的方法是由陈毅夫;陈智达;林峰;王芳芳;王淦;王啸;钟健;练磊;李光杰;赖奔宇设计研发完成，并于2024-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于lora微调模型校核提问必要问题的方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于lora微调模型校核提问必要问题的方法，首先从数据库提取被标注为非必要问题的问题数据集，然后采用lora微调模型对执法人员提问的问题和所述问题数据集中的各个非必要问题分别进行语义解析，进而通过对两者进行多粒度语义查询匹配，以此来智能校核执法人员提问的问题是否是必要问题，本申请可以有效提高执法人员提问的准确性和工作效率，减少不必要的重复劳动，从而提升执法办案的效率和质量。

本发明授权基于lora微调模型校核提问必要问题的方法在权利要求书中公布了：1.基于lora微调模型校核提问必要问题的方法，其特征在于，包括： 从数据库提取被标注为非必要问题的问题数据集，并获取待核查问题； 将所述待核查问题和所述被标注为非必要问题的问题数据集中的各个被标注为非必要问题的问题数据分别输入基于lora微调模型的语义编码器以得到待核查问题语义编码特征向量和非必要问题语义编码特征向量的集合； 对所述待核查问题语义编码特征向量和所述非必要问题语义编码特征向量的集合进行多粒度注意力匹配查询以得到待核查问题语义查询匹配隐含表示向量； 基于所述待核查问题语义查询匹配隐含表示向量，确定所述待核查问题是否为非必要问题； 其中，对所述待核查问题语义编码特征向量和所述非必要问题语义编码特征向量的集合进行多粒度注意力匹配查询以得到待核查问题语义查询匹配隐含表示向量，包括： 对所述非必要问题语义编码特征向量的集合进行局部邻域隐性优化以得到非必要问题局部邻域语义关联特征向量的集合； 将所述待核查问题语义编码特征向量与所述非必要问题语义编码特征向量的集合、所述非必要问题局部邻域语义关联特征向量的集合进行注意力匹配查询和多粒度查询特征融合以得到所述待核查问题语义查询匹配隐含表示向量； 其中，将所述待核查问题语义编码特征向量与所述非必要问题语义编码特征向量的集合、所述非必要问题局部邻域语义关联特征向量的集合分别进行基于多头自注意力机制的查询匹配以得到待核查问题语义查询隐含向量的集合和待核查问题局部邻域粒度语义查询隐含向量的集合；即利用转换器结构的多头注意力机制进行待核查问题与非必要问题之间的查询匹配，基于所述待核查问题语义编码特征向量来构造查询向量和值向量，并分别利用所述非必要问题语义编码特征向量的集合和所述非必要问题局部邻域语义关联特征向量的集合作为键向量的集合，从不同视角学习待核查问题与非必要问题之间的语义关联匹配关系，同时关注于非必要问题本身的语义特性以及非必要问题及其邻域的关联特性； 融合所述待核查问题语义查询隐含向量的集合和所述待核查问题局部邻域粒度语义查询隐含向量的集合以得到所述待核查问题语义查询匹配隐含表示向量，其中，通过按位置均值计算将不同粒度级别的查询匹配信息进行汇总，生成不同粒度级别的待核查问题语义查询匹配特征向量和待核查问题局部邻域粒度语义查询匹配特征向量，并将两者进行多维度语义交互融合，以综合不同粒度级别的信息，生成待核查问题语义查询匹配隐含表示向量，以此来充分反映待核查问题与非必要问题之间的多重语义关联关系。

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丽水市公安局;丽水市公安局经济开发区分局;缙云县公安局，其通讯地址为：323000 浙江省丽水市人民路505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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