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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种基于大语言模型的问题处理方法、装置、设备及介质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：CN119047570B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202410991927.X，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权一种基于大语言模型的问题处理方法、装置、设备及介质是由章秦;葛昊;陈尚思;王晓星;李俊杰;陈小军;周虹设计研发完成，并于2024-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大语言模型的问题处理方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种基于大语言模型的问题处理方法、装置、设备及介质。其中，该方法包括：获取大语言模型中由生成器生成的针对目标问题的候选答案；基于审阅器确定所述候选答案与目标问题的匹配程度；根据审阅器确定的匹配结果，确定所述目标问题的最终答案的生成方式，并基于该生成方式确定所述最终答案。本技术方案通过审阅器对大语言模型的生成器输出的候选答案进行匹配程度判断，从而根据匹配结果确定最终答案的生成方式，即最终答案的生成方式可以不同，使得最终答案的确定更为灵活。

本发明授权一种基于大语言模型的问题处理方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的问题处理方法，其特征在于，包括： 获取大语言模型中由生成器生成的针对目标问题的候选答案； 基于审阅器确定所述候选答案与目标问题的匹配程度； 根据审阅器确定的匹配结果，确定所述目标问题的最终答案的生成方式，并基于该生成方式确定所述最终答案； 其中，根据审阅器确定的匹配结果，确定所述目标问题的最终答案的生成方式，并基于该生成方式确定所述最终答案，包括： 判断所述匹配程度是否大于预设阈值； 若是，则将所述候选答案确定为最终答案； 否则，通过大语言模型的检索器在语料库中确定各语料条目与目标问题的相似度；对所述相似度进行排序后，将前预设数量个语料条目确定为检索内容，根据所述目标问题以及所述检索内容基于大语言模型的生成器生成最终答案； 其中，所述审阅器包括：BERT、FCL以及SoftMax；所述BERT为基于Transformer架构的预训练语言模型，所述FCL为全连接层，所述SoftMax为归一化函数；所述BERT编码器fbert用于学习q和a的信息得到hqa，通过前馈神经网络进行非线性变换，所述FCL的输出通过SoftMax函数进行归一化转换成匹配程度Pa： hqa＝fbert[qi:ai]； pa＝SoftMaxfFCLhqa； 其中，[qi:ai]是q和a的顺序串联，i∈[1,N]，N是问题的数量。

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