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龙图腾网获悉中国平安财产保险股份有限公司申请的专利一种保险业务场景问答推荐方法及其相关设备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：CN116610784B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202310506051.0，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种保险业务场景问答推荐方法及其相关设备是由孔令格设计研发完成，并于2023-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种保险业务场景问答推荐方法及其相关设备在说明书摘要公布了：本申请实施例属于AI智能问答技术领域，涉及一种保险业务场景问答推荐方法及其相关设备，包括获取保险对话业务场景下的问题文本；对问题文本进行问题实体抽取和问题关系抽取，通过预设的问题实体相似知识库和预设的问题关系相似知识库，构建候选问题实体集和候选问题关系集，大大简化模型复杂度，提高模型运行速度，同时，在构建学习评分模型时，结合候选问题实体集、候选问题关系集和候选答案集，进行模型训练，获得包含丰富语义信息的表示向量，使学习评分模型训练不仅利用知识图谱结构化信息，还利用知识图谱实体和关系的语义信息，提高问题关系抽取的正确率，通过学习评分模型获得最优评分时问题答案，以此提高知识库问答回答问题的正确率。

本发明授权一种保险业务场景问答推荐方法及其相关设备在权利要求书中公布了：1.一种保险业务场景问答推荐方法，其特征在于，包括下述步骤： 外接预设的保险业务客户端问答接口，获取保险对话业务场景下的问题文本； 预先连接预设的问题实体抽取子模型和问题关系抽取子模型，对所述问题文本进行问题实体抽取和问题关系抽取，获取相应的问题实体数据和问题关系数据，其中，所述问题实体抽取子模型包括问题实体识别组件，所述问题关系抽取子模型包括问题关系识别组件，具体包括， 根据所述问题实体识别组件对所述问题文本进行问题实体向量获取，所述问题实体识别组件由BERT+CRF综合模型构成； 以预构建的候选知识图谱对应的实体表示向量为监督信号，与所述问题实体向量进行对比，获取所述问题实体向量对应的问题实体名称，其中，所述预构建的候选知识图谱为根据问题实体相似性所预先构建的知识图谱； 根据所述问题关系识别组件对所述问题文本进行问题关系向量获取，根据所述问题关系向量获取所述问题文本中的问题关系，所述问题关系识别组件由Sentence-BERT模型构成，在进行问题关系识别上，先采用ROBERTa模型，对所述问题关系相似知识库中每个元素进行编码，获取所述问题关系相似知识库中每个元素对应的关系表示向量，再使用ROBERTa模型，对所述问题文本进行编码，获取所述问题文本对应的关系表示向量；将所述问题关系相似知识库中每个元素对应的关系表示向量输入到所述Sentence-BERT模型中第一个“塔”中，将所述问题文本对应的关系表示向量输入到所述Sentence-BERT模型中第二个“塔”中，进行比较，从第一个“塔”中获取与第二个“塔”中相似的关系表示向量，通过所述相似的关系表示向量确定所述问题文本的问题关系向量； 基于所述问题实体数据和预设的第一筛选规则，从预设的问题实体相似知识库中筛选出预设数量的问题实体相似数据，构建候选问题实体集； 基于所述问题关系数据和预设的第二筛选规则，从预设的问题关系相似知识库中筛选出预设数量的问题关系相似数据，构建候选问题关系集； 将所述候选问题实体集和所述候选问题关系集作为输入集，输入预先学习训练完成的学习评分模型； 获取所述候选问题实体集中任一元素和所述候选问题关系集中任一元素进行组合，获取组合结果所对应的候选答案，构建候选答案集； 通过所述学习训练完成的学习评分模型对所述候选问题实体集、所述候选问题关系集和所述候选答案集进行综合评分，通过综合评分结果筛选出最终输出的问题答案推荐给目标客户。

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中国平安财产保险股份有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市福田区益田路5033号平安金融中心12、13、38、39、40层；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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