山东大学任鹏杰获国家专利权
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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种基于中心句自决定的对话式问题排序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：CN115982325B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202211549302.5，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种基于中心句自决定的对话式问题排序方法及系统是由任鹏杰;刘中坤;陈竹敏;宋晓萌;张佃磊;任昭春设计研发完成，并于2022-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于中心句自决定的对话式问题排序方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于自然语言处理领域，提供了一种基于中心句自决定的对话式问题排序方法及系统。该方法包括，获取对话上下文和问题库，采用已训练的问题排序模型，得到问题排序得分，选取得分最高的问题以及该问题作为目标问题时识别出的中心句。本发明在模型设计上，通过先识别能够保证一致性与连贯性的中心句，然后随机删除其他句子来进行微调；在模型训练上，采用一种无监督的学习策略，来优化中心句的识别。本发明识别出中心句并用于指导微调任务的设计，提升了微调过程中对话上下文与明晰问题的一致性与连贯性。对中心句预测任务无监督的训练方式，减少了数据标注的人力物力，使得该方法得以广泛应用。
本发明授权一种基于中心句自决定的对话式问题排序方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于中心句自决定的对话式问题排序方法，其特征在于，包括： 获取对话上下文和问题库，采用已训练的问题排序模型，得到问题排序得分，选取得分最高的问题以及该问题作为目标问题时识别出的中心句； 所述问题排序模型的训练过程包括：采用训练集，结合损失函数训练问题排序模型，得到在验证集上表现最优的模型作为原始模型，表现次优的模型作为影子模型；其中，训练集和验证集均包括：对话上下文、问题库和问题相关性标签；采用启发式方法，结合给定的权重因子，计算对话上下文中的每个句子得分，选取原始模型得到的对话上下文中得分最高的句子作为识别出中心句，选取影子模型得到的对话上下文中得分最高的句子作为识别出另一中心句；以识别出中心句和识别出另一中心句尽可能相同为原则，结合损失函数，优化权重因子，直到权重因子收敛；根据原始模型和收敛后的权重因子，采用训练集，设计微调任务训练原始模型，得到训练好的问题排序模型。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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