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龙图腾网获悉中国海洋大学申请的专利基于RoBERTa-WWM的商品问答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：CN115994209B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202211434982.6，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权基于RoBERTa-WWM的商品问答方法是由高小燕;张光瑞;刘泽贤;刘晓菲;石硕;陈吉设计研发完成，并于2022-11-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于RoBERTa-WWM的商品问答方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于RoBERTa‑WWM的商品问答方法，首先根据商品知识图谱的数据特点设计了基于模板规则的问句语料生成方法生成训练语料，并对语料进行BIO序列标注以及语义分类标记用于问答模型训练；然后分别构建了基于RoBERTa‑WWM‑BiLSTM‑CRF的问句命名实体识别模型和基于RoBERTa‑WWM‑TextCNN的问句语义分类模型，实现对问句的语义解析；最后根据语义解析结果，构建Cypher查询语句，实现在知识图谱中检索并获得答案。本发明通过将RoBERTa‑WWM算法应用到；商品问答方案设计中，可以获得非常贴近用户需求的问答方案，节约了设计成本和时间。

本发明授权基于RoBERTa-WWM的商品问答方法在权利要求书中公布了：1.基于RoBERTa-WWM的商品问答方法，其特征在于，包括： 对训练语料进行序列标注以及语义分类标记； 构建RoBERTa-WWM-BiLSTM-CRF模型识别商品问句的命名实体；以及，构建RoBERTa-WWM-TextCNN模型对商品问句进行语义分类； 构建Cypher查询语句在图数据库中查询结果； 对查询结果排序，并与商品问句进行匹配，输出匹配结果； 构建的RoBERTa-WWM-BiLSTM-CRF模型由RoBERTa-WWM中文预训练语言模型、BiLSTM层和CRF层构成；识别商品问句的命名实体，包括： 采用RoBERTa-WWM对输入的文本进行字符编码，将得到的序列向量表示传递给BiLSTM层；BiLSTM层对序列向量进行语义编码，输出各个字符对应各个类别标签的分数；在CRF层通过相邻标签之间的约束信息得到预测序列，从而得到每个字符的类别； 构建的RoBERTa-WWM-TextCNN模型由词嵌入层、卷积层、最大池化层和全连接层构成；对商品问句进行语义分类，具体包括： 以RoBERTa-WWM为基础进行问句的上下文建模以及句子级别的语义表示，将RoBERTa-WWM最后一层输出的“[CLS]”符号所对应的向量用来代表问句的上下文，再通过全连接层TextCNN神经网络对问句进行特征提取后分类。

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中国海洋大学，其通讯地址为：266100 山东省青岛市崂山区松岭路238号中国海洋大学；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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