买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉金航数码科技有限责任公司申请的专利基于四层特征向量匹配模型的智能问答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：CN115964466B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202211734224.6，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权基于四层特征向量匹配模型的智能问答方法及系统是由贾晓霞;孟飞;朱雨洁;吕梦怡;钱大伟;周峰;范双全;邓苏;谢登峰;薛白石设计研发完成，并于2022-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于四层特征向量匹配模型的智能问答方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于四层特征向量匹配模型的智能问答方法及系统，其方法包括：步骤S1：采集知识并进行分类，构建知识库、本体库、问答库、专家库、笔记库、论坛库六个知识仓库以及知识仓库的结构化数据图谱；步骤S2：构建第一层问答对模型；步骤S3：构建第二层结构化数据语义泛化模型；步骤S4：构建第三层非结构化数据知识图谱；步骤S5：构建第四层全文检索索引；步骤S6：构建四层结果反馈模型，根据用户在搜索页面中输入待检索的问题或者关键词，首先经过第一层模型，如果得到答案则推给用户；否则转入第二层模型，以此类推，直到得到答案；步骤S7：用户可对得到的答案进行评价反馈。本发明提供的方法从多角度对知识进行查询，提高搜索效率和准确度。

本发明授权基于四层特征向量匹配模型的智能问答方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于四层特征向量匹配模型的智能问答方法，其特征在于，包括： 步骤S1：采集知识并进行分类，构建知识库、本体库、问答库、专家库、笔记库、论坛库六个知识仓库以及所述知识仓库的结构化数据图谱； 步骤S2：基于TF-IDF算法和卡方检测算法提取出所述问答库的词袋向量，同时基于朴素贝叶斯算法对所有所述问答库中数据进行问答对模型训练，得到训练好的问答对模型； 步骤S3：将所述本体库、知识库、专家库、笔记库、论坛库、问答库的中的结构化数据进行归类，并量化形成泛化样本模板以及对应的泛化样本，配置所述泛化样本模板的图游走查询语句，并基于朴素贝叶斯模型对所述泛化样本进行结构化数据语义泛化模型训练，得到训练好的结构化数据语义泛化模型； 步骤S4：将所述知识仓库中非结构化数据，利用依存句法模型进行三元组抽取，抽取出实体-关系的数据，构建非结构化数据知识图谱； 步骤S5：对所述知识仓库配置全文检索schema，对结构化数据的关键信息建立索引，将非结构化数据创建全文检索索引； 步骤S6：构建四层结果反馈模型：用户在搜索页面中输入待检索的问题或者关键词，经过步骤S2训练好的问答对模型，计算出待检索的问题与所述问答库中已有问题的相似度，如果相似度大于阈值a，则由答案构建模块将答案推送给用户；否则转入步骤S3的所述结构化数据语义泛化模型中，计算出待检索的问题与所述样本模板中已有模板的相似度，如果相似度大于阈值b，则由所述答案构建模块将答案推送给用户；否则将转入步骤S4中所述非结构化数据图谱中，如果存在同名非结构化实体节点，则将该节点关联的答案推送给用户，如果不存在，则转入步骤S5的所述全文检索schema中，从全文搜索匹配的答案； 步骤S7：所述用户得到答案后，可以对所述答案进行评价反馈，如反馈问题已解决，则根据问题来更新所述用户的画像，并生成所述用户感兴趣的问题以及反问引导；如反馈未解决，则将该问题记录到未知问题库中，等待业务专家维护。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人金航数码科技有限责任公司，其通讯地址为：100083 北京市海淀区知春路9号坤讯大厦9-10层；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。