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龙图腾网获悉华侨大学申请的专利一种基于问句图数据的问题链生成方法、装置及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：CN117131943B 。

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：202311178731.0，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权一种基于问句图数据的问题链生成方法、装置及设备是由何霆;方昱龙;胡渲郎;孙雨洁;王华珍设计研发完成，并于2023-09-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于问句图数据的问题链生成方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于问句图数据的问题链生成方法、装置及设备，方法包括：S1，在问句集中，针对问句进行槽位标签预测，利用标签向量距离创建问句间的连接关系，构建以单个问句为节点以连接为边的问句图数据；S2，将问句图数据送入图Transformer进行图表示学习，对问句图数据的节点进行嵌入表示，获得问句图数据的表示向量；S3，将待预测问句与问句图数据的表示向量通过问题链生成模型实现链接预测，得到最高置信度问句，并根据最高置信度问句与所述输入待预测问句构建链接，从而构建出两问句间的一跳问题链。本发明利用问句间的槽位关联性构建问句图，超越单纯依赖问句语义相关性所构问题链的关联性，形成逻辑性更强的问句链，实现了问题链的高效率生成。

本发明授权一种基于问句图数据的问题链生成方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于问句图数据的问题链生成方法，其特征在于，包括： S1，在问句集中，针对问句进行槽位标签预测，利用标签向量距离创建问句间的连接关系，构建以单个问句为节点以连接为边的问句图数据； S2，将问句图数据送入图Transformer进行图表示学习，对问句图数据的节点进行嵌入表示，获得问句图数据的表示向量； S3，将待预测问句与问句图数据的表示向量通过问题链生成模型实现链接预测，得到最高置信度问句，并根据最高置信度问句与所述待预测问句构建链接，从而构建出两问句间的一跳问题链；步骤S1具体包括： 对于问句集，采用槽位预测模型获得问句的槽位标注序列；其中，为问句集的第i个问句，N为问句集的规模，设={}为槽类型，为第个槽位，为槽位总数，则问句q的槽位标注序列的标签类型集合为；其中，[B_]开头作为槽位的起始标识，[I_]作为槽位的其余标识，[PAD]表示问句中的paddingtoken标签，[UNK]表示未识别序列标签，[O]表示没有槽位的token标签； 设问句qi={wi1，...，wiqn}，其中iqn为问句qi的总字数，任一个字为w；若问句qi第个字wia被标注，第a+1到第a+wcn个字被标注[I_]，则xi槽位的槽位值为，其长度为a+wcn+1； 对于问句qi={wi1，...，wiqn}和qj={wj1，...，wjqm}，其任意一个槽位值分别为和槽位值，采用词嵌入模型Glove进行槽位值的向量嵌入，获得其向量表示为： 对向量和向量的欧式距离进行计算： 遍历问句和问句两两之间的所有配对槽位值的欧式距离，若与的欧氏距离小于连接阈值，则认为问句节点和问句节点为相邻节点，即问句节点和问句节点存在关系“连接”，否则问句节点和问句节点不存在关系“连接”； 遍历问句集合后构建出相应的问句图数据，其中问句图的关系边为“连接”，节点集合即为问句集合。

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