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龙图腾网获悉华南师范大学申请的专利智能问答方法、装置、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：CN115858753B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202211563096.3，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权智能问答方法、装置、设备及存储介质是由丁美荣;周岑钰;李嘉展;张鑫设计研发完成，并于2022-12-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本智能问答方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种智能问答方法，包括如下步骤：获取待回答的问题，根据所述问题在问答库中检索对应的粗糙答案片段；对所述问题进行分词处理，得到问题实体；获取所述问题实体的相似知识实体；将所述问题、所述粗糙答案片段以及所述相似知识实体输入训练好的智能问答模型，得到若干候选答案的分数，确定其中最高分数对应的候选答案为最终答案。相对于现有技术，本发明的智能问答方法可提升智能问答模型的应答灵活性，从而提高答案准确度。

本发明授权智能问答方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种智能问答方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取待回答的问题，根据所述问题在问答库中检索对应的粗糙答案片段； 对所述问题进行分词处理，得到问题实体； 获取所述问题实体的相似知识实体； 将所述问题、所述粗糙答案片段以及所述相似知识实体输入训练好的智能问答模型，得到若干候选答案的分数，确定其中最高分数对应的候选答案为最终答案； 其中，所述智能问答模型包括输入层、编码层、知识增强层和输出层，所述输入层用于将所述问题和所述粗糙答案片段对进行拼接并转换为向量表示，将所述相似知识实体转换为向量表示； 所述编码层用于将所述问题和所述粗糙答案片段拼接的向量表示进行深层信息提取，得到具有上下文语境的向量表示；所述编码层包括若干个连续的编码块，每一所述编码块包括多头注意力子层、第一层规子层、前馈子层和第二层规子层，其中，所述多头注意力子层用于对所述编码块的输入数据进行多头注意力计算； 所述第一层规子层用于对所述多头注意力子层的输出数据与所述编码块的输入数据进行残差连接和标准化处理； 所述前馈子层用于对所述第一层规子层的输出数据通过前馈神经网络进行处理； 所述第二层规子层用于将所述前馈子层的输出数据与所述第一层规子层的输出数据进行残差连接和标准化处理； 所述知识增强层用于将所述相似知识实体的向量表示与所述具有上下文语境的向量表示进行拼接后，进行基于注意力机制的计算，得到知识增强的向量表示；所述知识增强的向量表示的表达式为： 其中，Q、K、V为所述相似知识实体的向量表示与所述具有上下文语境的向量表示拼接后，分别与三个随机生成的权重矩阵乘积得到的向量；为向量K的维度； 所述输出层用于对所述知识增强的向量表示进行全连接操作，得到若干个候选答案的分数。

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