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龙图腾网获悉苏州元脑智能科技有限公司申请的专利一种基于问答模型的问答方法、系统、设备及存储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：CN119293176B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202411380161.8，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种基于问答模型的问答方法、系统、设备及存储介质是由张卉;李锐;王小童;王冠设计研发完成，并于2024-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于问答模型的问答方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于问答模型的问答方法、系统、设备及存储介质，应用于人工智能技术领域，包括：基于基础数据集，得到初始的文本池；从文本池中选取出K个问询文本；针对选取出的每个问询文本，通过问答模型生成相关的多个问询文本，并且得到问答模型生成的各个回复文本；基于预设的文本质量筛选规则，对问答模型生成的各个回复文本进行筛选，并将通过筛选的回复文本及其对应的问询文本置入文本池中，以进行文本池的扩展；在当前的文本池满足预设要求之后，基于文本池进行问答模型的训练；接收用户问题并输入至完成了训练的问答模型，得到问答模型输出的回复内容。基于本申请的问答模型进行问答时，能够有效保障问答的可靠性和专业性。

本发明授权一种基于问答模型的问答方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于问答模型的问答方法，其特征在于，包括： 基于基础数据集，得到初始的文本池；其中，初始的所述文本池中包括多个进行问题问询的问询文本； 从所述文本池中选取出K个问询文本；K为正整数； 针对从所述文本池中选取出的每一个所述问询文本，通过预设的问答模型生成与该问询文本相关的多个问询文本，并且在将该问询文本以及与该问询文本相关的多个问询文本分别输入至所述问答模型，得到所述问答模型生成的各个回复文本； 基于预设的文本质量筛选规则，对所述问答模型生成的各个回复文本进行筛选，并将通过筛选的回复文本及其对应的问询文本置入所述文本池中，以进行所述文本池的扩展； 返回执行所述从所述文本池中选取出K个问询文本的操作，直至当前的所述文本池满足预设要求； 基于所述文本池进行所述问答模型的训练； 接收用户问题并输入至完成了训练的所述问答模型，得到所述问答模型输出的回复内容； 针对从所述文本池中选取出的每一个所述问询文本，通过预设的问答模型生成与该问询文本相关的多个问询文本之后，还包括： 针对从所述文本池中选取出的每一个所述问询文本，确定出所生成的各与该问询文本相关的问询文本各自与该问询文本之间的重叠度，并将与该问询文本相关的问询文本中，重叠度高于第一阈值的进行舍弃； 在将该问询文本以及与该问询文本相关的多个问询文本分别输入至所述问答模型，得到所述问答模型生成的各个回复文本之后，还包括： 对所述问答模型生成的各个回复文本进行去重； 初始的文本池中的每个问询文本均为进行医疗问题问询的问询文本，基于问答模型的问答方法还包括： 将医学文本文件以及自我问答指令输入至所述问答模型，以使得所述问答模型按照所述自我问答指令的要求，基于所述医学文本文件生成医学问题，并且基于医学文本文件生成针对医学问题的回复文本，并将所生成的所述医学问题和所述回复文本作为一个训练实例置入所述文本池中； 其中，所述医学文本文件的来源包括医学书籍、医疗百科知识、医学评测试题。

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