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龙图腾网获悉科大讯飞股份有限公司申请的专利文档问答方法、系统、电子设备及存储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：CN115905487B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202211431023.9，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权文档问答方法、系统、电子设备及存储介质是由李阳;王涛;李亚;刘权设计研发完成，并于2022-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本文档问答方法、系统、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及自然语言处理技术领域，提供一种文档问答方法、装置、系统、电子设备及存储介质，该方法利用粗排模型，得到目标文档库中的多个备选文档，利用精排模型得到每个备选文档与用户问题的相似度，并确定目标文档，进而确定用户问题对应的目标答案。粗排模型与精排模型基于目标领域内的问题文档对集合、第一困难负样本以及第二困难负样本，对基础粗排模型以及基础精排模型进行多轮迭代训练得到。困难负样本的引入，可以有效提升样本质量，解决目标领域的样本数据不足、标注困难的问题，降低模型训练难度，进而使训练得到的粗排模型和精排模型的鲁棒性得到提升，也可以提高目标答案的准确性。

本发明授权文档问答方法、系统、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种文档问答方法，其特征在于，包括： 获取目标领域的用户问题； 将所述用户问题输入粗排模型，得到所述粗排模型从所述目标领域的目标文档库中检索出的多个备选文档； 将所述用户问题与所述多个备选文档输入至精排模型，得到所述精排模型输出的每个备选文档与所述用户问题的相似度，并确定与所述用户问题的相似度高于预设阈值的目标文档； 基于所述用户问题、所述目标文档以及所述目标文档与所述用户问题的相似度，确定所述用户问题对应的目标答案； 其中，所述粗排模型与所述精排模型基于所述目标领域内的问题文档对集合、基础问答模型中基础粗排模型的第一困难负样本以及所述基础问答模型中基础精排模型的第二困难负样本，对基础粗排模型以及基础精排模型进行多轮迭代训练得到；所述基础问答模型用于确定与所述目标领域不同的基础领域内问题的答案； 每一迭代轮次采用的第一困难负样本基于前一迭代轮次训练所得的基础粗排模型以及基础精排模型确定，每一迭代轮次采用的第二困难负样本基于当前迭代轮次训练所得的基础粗排模型确定。

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科大讯飞股份有限公司，其通讯地址为：230088 安徽省合肥市高新开发区望江西路666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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