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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种基于两阶段注意力的多特征融合问题生成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：CN117112758B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202311074287.8，技术领域涉及：G06F40/16；该发明授权一种基于两阶段注意力的多特征融合问题生成方法及系统是由刘均;张泽民;魏笔凡;张玲玲;关海山;郑庆华;仉珂;岳浩设计研发完成，并于2023-08-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于两阶段注意力的多特征融合问题生成方法及系统在说明书摘要公布了：一种基于两阶段注意力的多特征融合问题生成方法及系统，多特征融合问题生成方法包括将上下文输入多特征编码器，由多特征编码器嵌入特征向量，并采用两阶段注意力编码；将上下文输入问题类型编码器，预测得到问题类型并且编码；将所述多特征编码器以及所述问题类型编码器得到的两种编码，采用交叉注意力机制融合输入到问题解码器，由所述问题解码器输出生成的问题。本发明使用Bi‑LSTM模型提取上下文特征，并结合软注意力矩阵，将模型的注意力重心放在与答案相关的部分，采用门控自注意力机制对特征进行过滤和整合，解决了文本长距离依赖的问题，引入疑问词预测引导机制，指导问题的生成，可以生成更加准确和相关的上下文信息向量。

本发明授权一种基于两阶段注意力的多特征融合问题生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于两阶段注意力的多特征融合问题生成方法，其特征在于，包括： 将上下文输入多特征编码器，由多特征编码器嵌入特征向量，并采用两阶段注意力编码； 将上下文输入问题类型编码器，预测得到问题类型并且编码； 将所述多特征编码器以及所述问题类型编码器得到的两种编码，采用交叉注意力机制融合输入到问题解码器，由所述问题解码器输出生成的问题； 所述多特征编码器采用Bi-LSTM模型进行编码，基于RNN结构由两个LSTM层组成，一个从开始到结束处理输入序列，另一个从结束到开始处理输入序列；两个方向的输出在每个时间被连接起来形成Bi-LSTM模型的最终输出； 所述两阶段注意力编码中第一阶段注意力文本采用软注意力匹配矩阵； 所述两阶段注意力编码中第二阶段的注意力机制采用门控自注意力融合的方法； 所述问题解码器采用单向LSTM模型对多特征编码器的输出序列进行解码，通过将多特征编码器生成的信息序列作为输入序列，使用单向LSTM解码器逐步生成对应的目标序列。

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