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龙图腾网获悉深圳市中孚恒升科技有限公司申请的专利专家系统知识库构建方法、问答方法、系统、装置及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：CN113850387B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202111060316.6，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权专家系统知识库构建方法、问答方法、系统、装置及介质是由周攀;丁艳;周小军;梁思妍;黄文;彭荣荣;曾珍;高思凯;刘勇设计研发完成，并于2021-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本专家系统知识库构建方法、问答方法、系统、装置及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种专家系统知识库构建方法、问答方法、系统、装置及介质，构建方法包括：获取预设的第一问答信息，第一问答信息包括多个第一问题描述以及第一问题描述对应的问题类型和第一答复内容；对第一问题描述进行特征提取，得到问题特征向量；根据问题特征向量、问题类型以及第一答复内容确定训练数据集，进而将训练数据集输入到预先构建的深度神经网络中进行训练，得到训练好的知识推理模型；根据知识推理模型周期性获取专家知识数据，进而根据专家知识数据构建专家系统知识库。本发明提高了专家系统知识库的构建效率和更新效率，降低了对系统的算力要求，从而降低了专家系统构建成本，提高了问答沟通效率，可广泛应用于人工智能技术领域。

本发明授权专家系统知识库构建方法、问答方法、系统、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种专家系统知识库构建方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取预设的第一问答信息，所述第一问答信息包括多个第一问题描述以及所述第一问题描述对应的问题类型和第一答复内容； 对所述第一问题描述进行特征提取，得到问题特征向量； 根据所述问题特征向量、所述问题类型以及所述第一答复内容确定训练数据集，进而将所述训练数据集输入到预先构建的深度神经网络中进行训练，得到训练好的知识推理模型； 根据所述知识推理模型周期性获取专家知识数据，进而根据所述专家知识数据构建专家系统知识库； 所述根据所述问题特征向量、所述问题类型以及所述第一答复内容确定训练数据集这一步骤，其具体包括： 根据所述问题特征向量确定训练样本； 根据所述问题类型确定一级标签，并根据所述第一答复内容确定二级标签； 根据所述训练样本对应的一级标签以及二级标签确定训练数据集； 所述将所述训练数据集输入到预先构建的深度神经网络中进行训练这一步骤，其具体包括： 将所述训练数据集输入到所述深度神经网络，得到问题类型预测结果和答复内容预测结果； 根据所述问题类型预测结果、所述答复内容预测结果、所述一级标签和所述二级标签确定训练的损失值； 根据所述损失值对所述深度神经网络的参数进行更新。

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