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龙图腾网获悉杭州高能云科技有限公司;浙江工商大学申请的专利多跳问题的答案生成方法、装置和设备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：CN120832957B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202511333083.0，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权多跳问题的答案生成方法、装置和设备是由孙杰;王勋;傅王健;王春龙;叶俊雄;郦开元设计研发完成，并于2025-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本多跳问题的答案生成方法、装置和设备在说明书摘要公布了：本申请涉及自然语言处理领域，公开了一种多跳问题的答案生成方法、装置和设备。包括：接收用户输入的原始问题，并将原始问题分解为子任务列表；针对任一子任务，将查询语句输入至抗干扰生成模型中执行查询操作得到查询答案；其中，抗干扰生成模型是通过利用训练样本和用于优化第一训练阶段的模型输出答案和相关文本块的正确匹配程度的第一奖励函数、用于优化第二训练阶段的模型输出答案与关键词句的重合程度的第二奖励函数、用于在第三训练阶段优化模型对相关文本块的正确注意力聚焦程度的第三奖励函数对初始生成模型进行训练得到；基于任一子任务的查询答案进行汇总，得到原始问题的目标答案。至此，显著提升了多跳问答的准确性和鲁棒性。

本发明授权多跳问题的答案生成方法、装置和设备在权利要求书中公布了：1.一种多跳问题的答案生成方法，其特征在于，所述方法包括： 接收用户输入的原始问题，并将所述原始问题分解为子任务列表；其中，所述子任务列表中包括按预设顺序排列的至少两个子任务； 针对任一子任务，将所述任一子任务包含的查询语句输入至抗干扰生成模型中执行查询操作，得到所述任一子任务的查询答案；其中，所述抗干扰生成模型通过以下方式得到：确定初始生成模型和训练样本；其中，所述初始生成模型是指具备基础内容生成能力的预训练模型； 利用所述训练样本和第一奖励函数、第二奖励函数、第三奖励函数对所述初始生成模型进行训练，得到所述抗干扰生成模型；其中，所述训练样本包括相关文本块和关键词句；所述相关文本块是指与所述训练样本中的问题存在语义关联的文本片段或文档，包括黄金文档和干扰文档；所述黄金文档是指与所述问题直接匹配且包含准确答案的核心文本块；所述干扰文档是指与所述问题在一定语义关联但不含准确答案的无关文本块；所述关键词句是指从所述黄金文档中提取的连接问题与答案的单个关键词或完整句子；所述第一奖励函数用于优化第一训练阶段的模型输出答案和所述相关文本块的正确匹配程度；所述第二奖励函数用于优化第二训练阶段的模型输出答案与所述关键词句的重合程度；所述第三奖励函数用于在第三训练阶段优化模型对所述相关文本块的正确注意力聚焦程度； 所述任一子任务的任务类型包括推理任务；通过以下方式执行所述查询操作：在所述任务类型表明所述任一子任务是推理任务的情况下，将所述任一子任务的查询语句输入至所述抗干扰生成模型中，按照预设推理提示词在所述相关文本块中进行推理，以执行所述推理任务的查询操作；基于所述任一子任务的查询答案进行汇总，得到所述原始问题的目标答案。

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杭州高能云科技有限公司;浙江工商大学，其通讯地址为：310051 浙江省杭州市滨江区长河街道科技馆街1600号银泰国际商务中心4401室；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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