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龙图腾网获悉四创科技有限公司申请的专利一种机器人问答方法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：CN117332051B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202311151354.1，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种机器人问答方法及存储介质是由戴诗琪;林永清;郑楚飞;吴弘毅;刘添强;吴闽帆设计研发完成，并于2023-09-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机器人问答方法及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于Rasa的自定义NLU模型和LLM结合的机器人问答方法及存储介质，包括以下步骤：通过采用JointBert联合模型作为Rasa框架的NLU模型；按照Rasa框架的格式要求标注特定领域的NLU数据集，然后训练Rasa框架的NLU模型；设置正对每类意图及不同实体的问题要给出的回复或者要执行的动作；当收到用户提问时，通过Rasa框架的NLU模型进行意图识别和实体提取；根据意识识别执行相应的动作。基于Rasa框架自定义NLU模型同时进行意图识别和实体抽取，并按照Rasa的格式设置问题样本和模板回答，将其作为领域知识库，以提高机器人回答的准确性和泛化能力。

本发明授权一种机器人问答方法及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于Rasa的自定义NLU模型和LLM结合的机器人问答方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过采用JointBert联合模型作为Rasa框架的NLU模型，将bert_base_chinese为预训练模型进行向量化表示； 按照Rasa框架的格式要求标注特定领域的NLU数据集，然后训练Rasa框架的NLU模型，所述NLU数据集包括问题文本、意图标签及实体标签； 设置正对每类意图及不同实体的问题要给出的回复或者要执行的动作； 当收到用户提问时，通过Rasa框架的NLU模型进行意图识别和实体提取； 当意图识别为强意图时，若预测下一步动作为uter模板类，则根据意图标签和提取的实体查找对应的回复模板，并进行填充实体并进行回复，若预测动作为自定义动作，则直接执行该动作； 当意图识别为弱意图时，将用户的前第一预设轮数对话按照问答对格式组织，作为历史聊天记录传递给大语言模型，令大语言模型作答； 当意图识别为一般意图时，若预测下一步动作为utter模板类，则根据意图标签和提取的实体查找对应的回复模板，并进行填充实体生成答案后，将其作为参考材料传递给大语言模型，令大预言模型根据参考材料作答，若预测动作为自定义动作，则向用户确认用户预测意图是否正确，正确则执行对应的动作，若否则按弱意图方式调用大预言模型作答； 所述意图识别包括以下步骤： 将输入的问题文本序列经过预训练模型后得到输出结果，为添加的分类任务标记[CLS],为添加的结束标记[SEP],及的中间为文字，对应为的向量化表示； 将输出结果H输入softmax层进行分类得到意图预测，i为意图标签，W为权重，b为偏置； 将大于0.9的分为强意图，将介于0.5至0.9的分为一般意图，将小于0.5的分为弱意图。

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