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龙图腾网获悉华中师范大学申请的专利小学科学教育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：CN120975234B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202511078052.5，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权小学科学教育智能问答方法及系统是由彭晛;程俊龙;王一璠;王宇轩;刘智;刘三女牙;袁攀;方钦设计研发完成，并于2025-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本小学科学教育智能问答方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种小学科学教育智能问答方法及系统，包括：将用户的提问样本输入BERT模型，得到所述BERT模型输出的提问样本的编码结果；将所述提问样本的编码结果输入槽位标注模块和意图识别模块，得到所述槽位标注模块输出的提问样本的槽位信息和所述意图识别模块输出的提问样本的意图类型；根据所述提问样本的槽位信息和意图类型，对所述槽位标注模块和意图识别模块进行联合训练；将用户的当前提问依次输入所述BERT模型和所述意图识别模块，得到所述当前提问的意图类型，根据所述当前提问的意图类型得到所述当前提问的答案。本发明提升教育智能问答的准确性。

本发明授权小学科学教育智能问答方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种小学科学教育智能问答方法，其特征在于，包括： 将用户的提问样本输入BERT模型，得到所述BERT模型输出的提问样本的编码结果； 将所述提问样本的编码结果输入槽位标注模块和意图识别模块，得到所述槽位标注模块输出的提问样本的槽位信息和所述意图识别模块输出的提问样本的意图类型； 根据所述提问样本的槽位信息和意图类型，对所述槽位标注模块和意图识别模块进行联合训练； 将用户的当前提问依次输入所述BERT模型和所述意图识别模块，得到所述当前提问的意图类型，根据所述当前提问的意图类型得到所述当前提问的答案； 所述意图识别模块包括所述BERT模型中的[CLS]和全连接层，将所述提问样本的编码结果输入意图识别模块，得到所述意图识别模块输出的提问样本的意图类型，包括： 根据所述提问样本的编码结果，使用[CLS]标记所述提问样本的隐藏状态； 对所述提问样本的隐藏状态使用CapNet模块进行线性变换和dropout操作后，映射至意图标签空间，得到所述提问样本的意图类型； 所述槽位标注模块包括所述BERT模型中的WordPiece分词模块，以及线性变换和softmax层，将所述提问样本的编码结果输入槽位标注模块，得到所述槽位标注模块输出的提问样本的槽位信息，包括： 将所述提问样本的编码结果和每个词的第一个子词的隐藏状态输入所述WordPiece分词模块后，通过所述线性变换和softmax层，将所述第一个子词的隐藏状态映射到槽位标签空间，得到所述提问样本的槽位信息； 基于条件随机场对所述提问样本的槽位信息进行调整，以根据所述提问样本的意图类型和调整后的槽位信息，对模型进行训练； 通过以下公式根据所述提问样本的槽位信息和意图类型，对所述槽位标注模块和意图识别模块进行联合训练： ； 其中，是意图类型的条件概率，是第n个槽位 信息标注的条件概率，N为槽位信息的个数，X为编码结果，是联合意图 类型和槽位信息的条件概率。

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中师范大学，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市洪山区珞喻路152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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