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龙图腾网获悉中国科学院计算技术研究所申请的专利一种知识问答模型构建方法、知识问答系统及推理方法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：CN119829722B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510013772.7，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种知识问答模型构建方法、知识问答系统及推理方法是由王飞;陈茁;徐勇军;张钊;陈昭设计研发完成，并于2025-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种知识问答模型构建方法、知识问答系统及推理方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种知识问答模型构建方法，所述方法包括将预训练语言模型作为基座模型并按照如下方式执行两阶段训练以获取知识问答模型：函数理解预训练：构建多个函数定义代码和多个函数调用实例来训练基座模型以使模型学习函数执行原理；指令微调训练：获取任务指令、查询实例以及查询实例对应的查询程序来训练初始模型以使模型学习函数组合编程原理。本发明的技术方案通过提出两阶段训练策略训练知识问答模型，使模型具备用于知识编程的函数的理解能力，以及基于函数理解能力将复杂问题转换为查询程序的能力，从而解决现有技术中模型倾向于记忆程序本身，而难以学习到语义解析的问题，进而提高模型对于域外含有未见查询语义的泛化性。

本发明授权一种知识问答模型构建方法、知识问答系统及推理方法在权利要求书中公布了：1.一种知识问答模型构建方法，其特征在于，所述方法包括将预训练语言模型作为基座模型并按照如下方式执行两阶段训练以获取知识问答模型： 函数理解预训练：构建多个函数定义代码和多个函数调用实例来训练基座模型以使模型学习函数执行原理；其中，函数理解预训练包括： 构建多个函数定义代码和多个函数调用实例；其中，每个函数定义代码为创建函数的代码文本；每个函数调用实例为执行多步函数调用来解答特定查询的代码文本； 分别对每个函数定义代码和每个函数调用实例进行分词处理以将每个函数定义代码和每个函数调用实例转换为序列数据，一个函数定义代码或一个函数调用实例对应一个序列数据；其中，每个序列数据包括多个元素，每个元素表示对应代码文本中的一个代码片段； 以序列数据作为输入，按照递归预测方式生成预测输出，并按照预设的目标函数训练基座模型直至模型收敛得到初始模型，其中，序列数据中包括多个按序排列的元素，按照递归预测方式生成预测输出表示依次预测序列数据中的第二个元素至最后一个元素，且预测每个元素时基于该元素之前的所有元素来预测该元素； 指令微调训练：获取任务指令、查询实例以及查询实例对应的查询程序来训练初始模型以使模型学习函数组合编程原理；其中，指令微调训练包括： 从已有的数据集中获取任务指令、多个查询实例以及每个查询实例对应的查询程序； 以任务指令和查询实例作为输入、预测的查询程序作为输出，根据预设的微调方式按照预设的目标函数训练初始模型直至收敛得到知识问答模型，其中，查询程序表示如何调用函数来回答查询实例的问题。

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