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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利一种基于双重反馈机制的金融领域训练数据构建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：CN120123471B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202510175395.7，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种基于双重反馈机制的金融领域训练数据构建方法是由周熠;石旺华设计研发完成，并于2025-02-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双重反馈机制的金融领域训练数据构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双重反馈机制的金融领域训练数据构建方法，涉及自然语言处理技术领域，该方法包括以下步骤：基于预先获取的初始信息，利用检索增强生成技术检索得到外部知识，结合思维链提示词形成综合信息，并对综合信息进行筛选；通过对话基座模型，将筛选后的综合信息作为对话基座模型的输入，生成逻辑信息，并将逻辑信息通过思维蒸馏生成简洁信息；利用AI教师模型，对简洁信息进行多维度评分，并根据评分结果筛选简洁信息，构建训练数据集。本发明通过输入端的RAG技术和思维链提示词，模型能够获取丰富的金融领域知识；在输出端，利用AI教师模型对生成的答案进行多维度的自动化评分，确保了训练数据集的高质量。

本发明授权一种基于双重反馈机制的金融领域训练数据构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双重反馈机制的金融领域训练数据构建方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： S1、基于预先获取的初始信息，利用检索增强生成技术检索得到外部知识，结合思维链提示词形成综合信息，并对综合信息进行筛选，具体包括： 基于预先获取的初始信息，利用检索增强生成技术从外部知识库中检索知识片段，获取外部知识； 利用思维链方法，设计可引导对话基座模型思考的思维链提示词，并将初始信息、外部知识及思维链提示词进行拼接，得到综合信息； 利用预训练的评估模型对综合信息进行评分，并根据评分结果与预设评分阈值的比较结果对综合信息进行筛选； S2、通过对话基座模型，将筛选后的综合信息作为对话基座模型的输入，生成逻辑信息，并将逻辑信息通过思维蒸馏生成简洁信息； 所述S2包括： S21、基于采用转换器架构的预训练对话基座模型，将筛选后的综合信息转换为词元序列，通过自注意力机制，得到词元序列在不同位置的相关性，并采用层归一化和残差连接进行训练； S22、利用全连接的前馈神经网络，将词元序列在不同位置的相关性进行非线性变换，并再次采用层归一化和残差连接进行训练，再通过输出转换，生成逻辑信息； S23、通过思维蒸馏，提取逻辑信息中的答案，并去除逻辑信息中的推理过程，得到简洁信息； S3、利用AI教师模型，对简洁信息进行多维度评分，并根据评分结果筛选简洁信息，构建训练数据集； 所述S3包括： S31、基于预先获取的初始信息、外部知识以及简洁信息，形成评分信息； S32、利用AI教师模型，对评分信息进行多维度评估，生成各个维度评分结果； S33、基于各个维度评分结果，计算综合评分，并根据综合评分设定筛选阈值，筛选简洁信息，构建训练数据集； 所述综合评分的计算公式为： ； 式中，S表示综合评分；wi表示各评分维度的权重系数；x表示预先获取的初始信息；y表示简洁信息；i表示每个评分维度；six,y表示第i维度的评分结果。

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