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龙图腾网获悉南昌大学申请的专利基于深度推理与知识增强的智能服务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：CN120578731B 。

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：202511073015.5，技术领域涉及：G06F16/31；该发明授权基于深度推理与知识增强的智能服务方法及系统是由曾勍炜;石力;邓庚盛;付爱英;邹伟平设计研发完成，并于2025-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度推理与知识增强的智能服务方法及系统在说明书摘要公布了：本申请适用于智能问答技术领域，尤其涉及基于深度推理与知识增强的智能服务方法及系统，该方法包括：通过获取提问学生的身份信息和目标提问信息；利用目标提问信息构建问答特征参数，提升问题理解的深度与精度；基于问答特征参数从预设的问答知识库中筛选候选问答单元，快速定位历史相似问题及对应答案，获取关联文档片段，为答案生成提供丰富且权威的知识来源；基于候选问答单元生成候选回答方案时，以候选问答单元为核心载体进行内容拓展与优化；根据学生身份信息，利用预先训练的深度推理筛选模型对候选回答方案进行筛选，动态调整答案的专业性和表述风格并展示目标回答方案，实现从问题理解、知识检索到答案生成的针对性和权威性。

本发明授权基于深度推理与知识增强的智能服务方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度推理与知识增强的智能服务方法，其特征在于，包括： 获取提问学生的身份信息和目标提问信息； 根据所述目标提问信息构建所述提问学生对应的问答特征参数； 基于所述问答特征参数从预设的问答知识库中筛选出至少一个候选问答单元；其中，所述候选问答单元包括历史相似问题及对应答案、关联文档片段； 基于所述候选问答单元生成至少一个候选回答方案；其中，任一候选回答方案以任一候选问答单元为核心内容载体； 根据所述身份信息使用预设的深度推理筛选模型对所述候选回答方案进行筛选，确定目标回答方案，并向所述提问学生展示所述目标回答方案；其中，所述深度推理筛选模型是预先训练得到的机器学习模型； 其中，在获取提问学生的身份信息和目标提问信息之前，所述方法还包括： 获取问答内容相关文档，并基于所述问答内容相关文档构建问答知识库；其中，所述问答知识库包括基于领域标签构建的第一知识仓，以及基于语义特征向量构建的第二知识仓； 所述获取问答内容相关文档，并基于所述问答内容相关文档构建问答知识库，包括： 获取问答内容相关文档，并从所述问答内容相关文档中提取已标注领域标签的种子问答单元； 对每个所述种子问答单元进行语义分析，生成所述种子问答单元对应的特征向量； 基于所述特征向量构建语义索引数据库，并利用所述语义索引数据库为未标注领域标签的问答单元自动分配领域标签； 基于所述领域标签对所有种子问答单元进行聚类，形成第一知识仓； 所述根据所述目标提问信息构建所述提问学生对应的问答特征参数，包括： 根据所述目标提问信息进行语义解析，确定所述目标提问信息对应的语义知识子图及所述语义知识子图的语义索引片段； 基于所述语义索引片段构建所述语义知识子图对应的语义邻接张量； 对所述语义邻接张量进行拓扑排序，生成语义子图依赖树；其中，所述语义子图依赖树以树形结构显式表达语义知识子图间的层次依赖关系； 对所述语义子图依赖树进行层次分解，确定所述提问学生对应的问答特征参数。

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南昌大学，其通讯地址为：330038 江西省南昌市红谷滩新区学府大道999号；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”。

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