华为技术有限公司;复旦大学杨跃峰获国家专利权
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龙图腾网获悉华为技术有限公司;复旦大学申请的专利一种问答库构建方法以及相关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：CN113761109B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202010492385.3，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种问答库构建方法以及相关装置是由杨跃峰;包乔奔;董广助;秦弦;聂为然设计研发完成，并于2020-06-02向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种问答库构建方法以及相关装置在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种问答库构建方法，通过神经网络模型预测句子的句子类别和词语的词语特性，从而匹配对应的问题模板，得到问答对，然后构建问答库。本申请能够通过句子类别和词语特性识别出句子以及词语的含义，有效地缓解了传统关系抽取在复杂的多元关系抽取中表示能力不足的问题，得到的问答对效果好。本申请实施例还提供一种问答库构建装置、系统、服务器、计算机程序产品以及计算机可读存储介质。
本发明授权一种问答库构建方法以及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种问答库构建方法，其特征在于，包括： 获取文本信息； 根据所述文本信息，通过训练后的神经网络模型得到所述文本信息中句子对应的句子类别和所述文本信息中词语对应的词语特性，所述句子类别用于表示所述文本信息中句子所属的类别，所述词语特性用于表示所述文本信息中词语的特性； 通过预定义的模板库确定所述句子类别和所述词语特性匹配的至少一个问题模板，将所述词语填入所述问题模板对应的位置，得到问答对后构建问答库，所述问答库中包含所述问答对，所述模板库中包括所述句子类别和所述词语特性与所述问题模板的匹配关系，所述问题模板包括问题部分和回答部分； 所述根据所述文本信息，通过训练后的神经网络模型得到所述文本信息中句子对应的句子类别和所述文本信息中词语对应的词语特性之后，所述方法还包括： 根据管理员指令修改所述文本信息中句子对应的句子类别和词语对应的词语特性； 根据所述文本信息、修改后的所述句子类别和修改后的所述词语特性再次训练所述训练后的神经网络模型。
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华为技术有限公司;复旦大学，其通讯地址为：518129 广东省深圳市龙岗区坂田华为总部办公楼；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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