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龙图腾网获悉小哆智能科技(北京)有限公司申请的专利一种基于大语言模型和数据增强的问答对生成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：CN120067274B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202510517582.9，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种基于大语言模型和数据增强的问答对生成方法及系统是由段俊凯设计研发完成，并于2025-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大语言模型和数据增强的问答对生成方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于大语言模型和数据增强的问答对生成方法及系统，其中，对目标领域的文本进行处理，分解为语义单元集合，再通过多意图问答生成框架迭代生成候选问题；执行语义焦点漂移检测，并根据上下文指纹双向匹配调整问题，形成核心问题集；基于此集生成初步答案并利用跨模态关联增强逻辑，提取语义发散度指标；建立语义焦点轨迹档案，将问题与增强的答案集映射，筛选出最佳问答对组合；输出包含上下文溯源链的问答序列，集成语义轨迹、发散度及跨模态强度因子。本申请提高了从复杂文本中识别和生成高质量问答对的效率。

本发明授权一种基于大语言模型和数据增强的问答对生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型和数据增强的问答对生成方法，其特征在于，包括： 接收目标知识领域的原始文本输入，对所述原始文本输入进行多粒度语义单元分解，生成带有上下文指纹的语义单元集合，所述语义单元集合中的每个语义单元绑定关联的相邻上下文关联标记； 将所述语义单元集合输入预置的多意图问答生成框架，通过多轮意图迭代生成候选问题集合，每次迭代触发概率掩码策略动态调整问题生成方向； 对所述候选问题集合执行语义焦点漂移检测，通过自适应重构机制将问题与所述语义单元集合的上下文指纹进行双向轨迹匹配，根据焦点位移量阈值动态触发问题重组，生成核心问题集合； 基于所述核心问题集合生成初步答案集合，通过跨模态关联增强答案逻辑约束，生成增强答案集合并提取语义发散度指标； 基于所述上下文关联标记建立语义焦点轨迹档案，将所述核心问题集合与所述增强答案集合进行多维拓扑映射，通过轨迹档案驱动聚合，根据连通强度筛选目标问答对组合； 输出包含上下文指纹溯源链的问答对序列，其中每个问答对集成所述语义焦点轨迹档案、所述语义发散度指标及所述跨模态关联的强度因子生成多层级知识拓扑标识； 所述对所述候选问题集合执行语义焦点漂移检测，通过自适应重构机制将问题与所述语义单元集合的上下文指纹进行双向轨迹匹配，根据焦点位移量阈值动态触发问题重组，生成核心问题集合，包括： 构建所述语义单元集合中每个语义单元的上下文指纹轨迹档案，通过向量空间投影将所述上下文关联标记转换为多维语义焦点向量； 对所述候选问题集合中的每个问题执行逆向语义轨迹分析，提取问题的潜在语义焦点向量，并将所述潜在语义焦点向量与所述多维语义焦点向量进行双向动态对齐，计算出每个问题语义单元对之间的轨迹偏移量指标； 根据预设的位移量阈值区间，将所述轨迹偏移量指标划分为可修复偏移区间和不可修复偏移区间，对所述可修复偏移区间内的问题触发自适应重组规则，通过语义焦点向量插值技术生成替代性候选问题，对所述不可修复偏移区间内的问题执行淘汰标记操作，并将所述替代性候选问题与所述候选问题集合中未淘汰的问题合并，生成重组后的候选问题集合； 基于所述重组后的候选问题集合重新计算所述轨迹偏移量指标，当所述轨迹偏移量指标收敛于预设的稳定性阈值范围，生成核心问题集合，否则迭代执行语义焦点向量插值与轨迹偏移量验证。

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