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龙图腾网获悉贵州师范大学申请的专利一种面向RAG问答系统的文本分块语义连贯性检测方法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：CN120632036B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202510726979.9，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种面向RAG问答系统的文本分块语义连贯性检测方法是由徐洋;曹启航;郑欣设计研发完成，并于2025-06-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向RAG问答系统的文本分块语义连贯性检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于人工智能技术机器学习和语义理解领域，涉及语义分析和语义识别，是一种面向RAG问答系统的文本分块语义连贯性检测方法，具体通过对不同分块的语义损失进行量化，辅助拒绝采样构造监督微调SFT和强化学习RL训练集，进而提升大语言模型的文本分块能力，优化RAG系统的检索效果和答案生成质量。本发明通过量化分块内部的语义一致性和分块边界处的语义跳跃程度，为评估文本分块质量提供了客观依据，并设计实验验证了该算法的有效性，对提升大语言模型的文本分块能力、RAG问答系统的检索效果和答案生成质量具有重要意义。

本发明授权一种面向RAG问答系统的文本分块语义连贯性检测方法在权利要求书中公布了：1.一种面向RAG问答系统的文本分块语义连贯性检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：计算文本块内相邻句子对的语义相似度，结合句子重要性权重得到内部一致性损失，以评估分块内语义连贯性； 步骤2：计算相邻分块边界处的语义相似度，引入跨分块语义对比机制得到边界连贯性损失，以评估分块间语义跳跃程度； 步骤3：选择七种大语言模型对文本进行分块，使用RAGAS评测框架评估每种模型的分块结果对应的检索效果和答案生成质量，并基于评测结果，验证两种语义连贯性检测方法的有效性； 步骤4：基于所述内部一致性损失和边界连贯性损失设计奖励机制，对文本分块结果进行拒绝采样，辅助构造大语言模型的监督微调SFT和强化学习RL训练数据集，并对大语言模型进行微调训练，以提升文本分块效果； 所述步骤2具体为：设定文本块的集合B＝{B1,B2,...,Bn}，每个文本块包含若干句子，mi表示块Bi中句子的数量；对于每个分块的边界，计算分块末尾句子和下一个分块首句的语义相似度引入跨分块的语义对比机制，将当前分块末尾句子与后续k-1个分块的首句进行语义相似度计算，并取其平均值与1的差值作为语义损失，进行求和得到文本块边界连贯性总损失boundary_loss，计算公式为：

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贵州师范大学，其通讯地址为：550001 贵州省贵阳市云岩区宝山北路116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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