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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利一种问答平台的数据处理方法和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：CN119537691B 。

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：202411588261.X，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种问答平台的数据处理方法和系统是由焦建玲;岳臣臣;李晶晶设计研发完成，并于2024-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种问答平台的数据处理方法和系统在说明书摘要公布了：本发明属于文本数据处理技术领域，具体涉及一种问答平台的数据处理方法和系统。首先，收集并预处理来自不同地域子区域的提问与回复数据，构建待分析数据集。接着，运用BERT模型结合监督学习技术，精准识别回复数据中的无效回应特征。随后，采用LDA主题模型对无效回应所关联的提问数据进行聚类分析，提取关键词特征集，并验证其是否符合预设的分类标准。若不符合，则迭代更新关键词特征集直至达标。最后，针对符合条件的关键词特征集，确定优先级最高的问题特征，并借助BERT‑LSTM‑CRF模型深入提取问题背后的原因与行动特征项。此方法显著提升了问答平台的问题识别与分析能力，为快速响应与高质量服务提供了有力支持。

本发明授权一种问答平台的数据处理方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种问答平台的数据处理方法，其特征在于，所述方法包括： 从在线问答平台获取基于地域空间划分的不同子区域提问方的提问数据、及回应方的回复数据并进行预处理，以形成待分析数据集；其中，提问数据包括至少两个问题特征； 采用BERT模型对所述待分析数据集中回复数据进行分类，并结合监督学习算法识别出回应方的无效回应特征； 根据所述回复数据对提问方问题特征的解决程度将回复数据有效性分为已解决问题、承诺解决问题、正在处理问题和未解决问题四类，未解决问题的回应即为所述无效回应特征； 采用LDA主题模型对所述无效回应特征对应的提问数据进行主题聚类，得到关键词特征集，并判断所述关键词特征集是否符合预设的分类条件； 在所述采用LDA主题模型对所述无效回应特征对应的提问数据进行主题聚类后，还包括： 基于所述关键词特征集的空间分布特征分析不同子区域内不同问题特征的分布；以及， 根据所述提问数据中与不同子区域内不同问题主题相关的数据数量，以评估不同子区域提问者对不同问题主题的关注趋势； 所述判断所述关键词特征集是否符合预设的分类条件，包括： 基于所述关键词特征集确定至少两个问题主题、及每个问题主题重要性排名在前设定位次的关键词； 针对每一条所述提问数据，统计所述提问数据中包含的属于每个所述问题主题的前设定位次的关键词个数； 若所述提问数据中包含至少三个来自同一主题问题的前设定位次的关键词，则判定所述提问数据与所述问题主题相关，则判定符合所述分类条件；否则，则不符合所述分类条件； 若不符合所述分类条件，则更新所述关键词特征集直至符合； 若符合所述分类条件，则确定出所述关键词特征集中优先级最高的问题特征，基于BERT-LSTM-CRF模型从所述无效回应特征中提取出对应所述问题特征的原因特征项和行动特征项； 所述若符合所述分类条件，则确定出所述关键词特征集中优先级最高的问题特征，包括： 根据不同子区域内问题主题的分布、及不同子区域提问者对不同问题主题的关注趋势确定不同问题主题的优先级标准； 基于所述优先级标准确定所述关键词特征集中优先级最高的问题特征。

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