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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利基于分层标注与筛选排序的垂直领域智能问答方法及系统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：CN120448482B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202510460277.0，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权基于分层标注与筛选排序的垂直领域智能问答方法及系统是由任敏;王矿智;薛开平;胡振华设计研发完成，并于2025-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于分层标注与筛选排序的垂直领域智能问答方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于智能问答技术领域，公开基于分层标注与筛选排序的垂直领域智能问答方法及系统，该方法包括：获取垂直领域的知识文本数据并进行预处理，基于预处理后的知识文本数据构建向量数据库及索引；利用大语言模型一对问题文本数据进行重写；向量化重写后的问题文本数据，基于向量匹配算法从向量数据库中获取若干候选文本；基于大语言模型二对候选文本进行相关性评估及分层标注，并根据标注结果对候选文本进行筛选及排序，以生成高可信度的问答结果。本发明通过结合大模型技术、检索增强生成技术及智能筛选排序机制，显著提高了检索结果的准确性，进而提升了问答结果的可靠性与可解释性，从而有效改善了用户的交互体验。

本发明授权基于分层标注与筛选排序的垂直领域智能问答方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于分层标注与筛选排序的垂直领域智能问答方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取垂直领域的知识文本数据并进行预处理，基于预处理后的知识文本数据构建向量数据库及索引； S2、采集用户输入的问题文本数据，并利用大语言模型一对问题文本数据进行重写，以优化表达方式； 所述采集用户输入的问题文本数据，并利用大语言模型一对问题文本数据进行重写，以优化表达方式包括以下步骤： S21、接收用户输入的原始问题文本数据，并利用预设的提示词模板，将提示词与问题文本拼接成完整的输入序列； S22、基于提示词引导，利用大语言模型一对拼接后的输入序列进行问题文本的重写与优化，生成语义完整且符合规范的重写文本； S3、向量化重写后的问题文本数据，基于向量匹配算法，从向量数据库中获取若干候选文本； 所述向量化重写后的问题文本数据，基于向量匹配算法，从向量数据库中获取若干候选文本包括以下步骤： S31、利用文本嵌入模型对重写后的问题文本数据进行向量化编码，生成对应的高维向量表示，并对生产的高维向量进行归一化处理； S32、利用向量匹配算法在向量数据库中进行相似度检索，计算问题文本向量与向量数据库中存储文本向量之间的相似度，并筛选出若干高匹配度的候选文本； S4、基于大语言模型二对候选文本进行相关性评估及分层标注，并根据标注结果对候选文本进行筛选及排序，以生成高可信度的问答结果； 所述基于大语言模型二对候选文本进行相关性评估及分层标注，并根据标注结果对候选文本进行筛选及排序，以生成高可信度的问答结果包括以下步骤： S41、利用大语言模型二对候选文本进行相关性分析，并依据候选文本与问题文本的匹配程度对候选文本进行相关性标注； S42、根据候选文本的相关性标注结果对候选文本进行筛选得到参考文本，并按照相关性由高至低的顺序对参考文本进行排序； S43、提示大语言模型二，参考文本是按照相关性由高至低的顺序进行输入的，以生成高可信度的问答结果。

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