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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种基于离线通用大语言模型的高校招生咨询问答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：CN118260401B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202410439013.2，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种基于离线通用大语言模型的高校招生咨询问答系统是由康文雄;陈嘉乐;曾明;梁婉琳设计研发完成，并于2024-04-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于离线通用大语言模型的高校招生咨询问答系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于离线通用大语言模型的高校招生咨询问答系统，包括：输入模块，用于输入高校招生咨询的问句文本；分类和检索模型，用于对问句文本进行分类预测得到预测分类标签；在各类文本数据库中筛选出对应分类的文本数据库；分别对问句文本和对应分类的文本数据库各个文档文本进行特征提取，并进行相似度匹配，选出相似度高的文档文本作为输出结果；组合模块，用于将问句文本以及输出文档文本经过提示语三组织，形成组织后的文本；离线通用大语言模型，用于将组织后的文本作为输入，输出高校招生咨询的答复数据。该系统利用离线通用大语言模型，代替了传统问答系统的答案抽取模块,减少模型训练成本的同时，使问答系统更加智能化。

本发明授权一种基于离线通用大语言模型的高校招生咨询问答系统在权利要求书中公布了：1.一种基于离线通用大语言模型的高校招生咨询问答系统，其特征在于：包括： 输入模块，用于输入高校招生咨询的问句文本； 分类和检索模型，用于先对输入的问句文本进行分类预测，得到预测分类标签；根据预测分类标签，在高校的各类文本数据库中筛选出对应分类的文本数据库；之后分别对问句文本和对应分类的文本数据库各个文档文本进行特征提取；将问句文本与各个文档文本的特征分别进行相似度匹配，选出相似度高的文档文本作为输出结果； 组合模块，用于将问句文本以及分类和检索模型输出的文档文本经过提示语三组织，形成组织后的文本； 离线通用大语言模型，用于将组织后的文本作为输入，输出高校招生咨询的答复数据； 所述分类和检索模型包括问句分类模型和文本检索模型； 所述问句分类模型包括混合粒度特征提取模块一和混合粒度特征融合模块；所述混合粒度特征提取模块一由若干编码块一和一个拼接层一组成；混合粒度特征融合模块由三个卷积层、三个池化层、一个拼接层二和一个全连接层一组成； 所述问句文本输入到混合粒度特征提取模块一，经过混合粒度特征提取模块一的各个编码块一编码，各个编码块一的输出特征通过拼接层一进行拼接，得到问句文本的混合粒度特征；混合粒度特征融合模块将混合粒度特征经过三个卷积层不同尺寸的卷积核提取特征并经过池化层处理，之后再次经过拼接层二进行特征拼接得到问句文本的最终特征，之后经过全连接层一进行分类得到问句文本的预测分类标签； 所述文本检索模型包括混合粒度特征提取模块二、混合粒度特征提取模块三、交叉注意力模块、特征聚合层和全连接层二；所述混合粒度特征提取模块二和混合粒度特征提取模块三分别由若干编码块二和一个拼接层三组成； 所述问句文本输入到混合粒度特征提取模块二，经过混合粒度特征提取模块二的各个编码块二编码，各个编码块二的输出特征通过拼接层二进行拼接，得到问句文本的混合粒度特征u；对应分类的文本数据库各个文档文本分别输入到混合粒度特征提取模块三，经过混合粒度特征提取模块三的各个编码块二编码，各个编码块二的输出特征通过拼接层二进行拼接，得到各个文档文本的混合粒度特征v；混合粒度特征u,v经过交叉注意力模块分别得到包含双方信息的特征利用特征聚合层得到聚合特征最终经过全连接层二后，得到相似度得分；选出相似度得分最高的文档文本作为输出结果。

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