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龙图腾网获悉一贯智服(杭州)技术有限公司申请的专利一种基于语义相似度的问答系统搜索匹配方法及其应用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：CN114461774B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202210114916.4，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权一种基于语义相似度的问答系统搜索匹配方法及其应用是由王晶;陈煜;刘恭设计研发完成，并于2022-01-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于语义相似度的问答系统搜索匹配方法及其应用在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于语义相似度的问答系统搜索匹配方法及其应用，问答系统中包括标准问题及答案，对应标准问题设置若干相似问题；构建样本集合，对预训练模型进行调整、训练；将问答系统中的问题向量化，对新的用户问题向量化，进行余弦相似度计算，根据相似度得分对问答系统中的所有问题排序，输出预设条数的问题；方法应用于税务问答系统。本发明解决了传统模型面临的一词多义、单词歧义、分词准确率等问题，并且能够充分的获取句子中包含的语义信息，大幅提升模型的性能，训练和预测阶段全程可并行，提升模型预测准确度，提升搜索推荐指标、增强模型的泛化能力，提升用户体验，减少维护成本；特别适用于税务咨询领域。

本发明授权一种基于语义相似度的问答系统搜索匹配方法及其应用在权利要求书中公布了：1.一种基于语义相似度的问答系统搜索匹配方法，其特征在于：方法应用于税务问答系统；所述问答系统中包括标准问题及其对应的答案，对应任一标准问题设置若干相似问题； 所述方法包括以下步骤： 步骤1：构建预训练模型，包括顺次设置的字符切分层、向量转化层、特征提取层、平均池化层、输出层，将每个字符转化为tokensid，将生成的id向量化，与位置编码一起进入Transform模块特征提取，得到每个token的特征向量，将得到的每个字符的特征向量平均池化，得到用于表示整个句子的信息的向量； 步骤2：构建样本集合，包括正样本和负样本，所述负样本包括随机负样本，对所述预训练模型进行调整，获得精挑负样本，基于所述调整的结果进行训练；获得训练后的模型； 获得所述精挑负样本包括以下步骤： 步骤2.1.1：以正样本与所述随机负样本对预训练模型进行调整直至达到预设标准； 步骤2.1.2：以调整后的预训练模型对样本集合中的每个正样本的用户问题及其相似问题与问答系统中的所有问题分别计算向量化表达，计算所述用户问题及其相似问题与问答系统中的所有问题间的相似度； 步骤2.1.3：基于相似度由大到小重新排列问答系统中所有已存储问题的顺序； 步骤2.1.4：取排序后k条相似度最大的已存储问题；选择命中所述用户问题的第一条已存储问题前的其他已存储问题，以所述其他已存储问题对应的标准问题与步骤2.1.2的相似问题和用户问题为精挑负样本； 训练包括以下步骤： 步骤2.2.1：计算问答系统中的任一标准问题、对应的用户问题和相似问题的向量化表达Vmean，，其中，i对应每一问题的每个字，maxlen每个句子的token数； 步骤2.2.2：分别对任一标准问题、对应的用户问题和相似问题的向量化表达处理后进行平均池化，随后进行相似度计算； 步骤2.2.3：基于计算所得相似度和标签，计算损失函数lossMSE，继续损失函数调整、训练模型； 步骤3：将问答系统中的所有问题向一个训练后的模型输入，以训练后的模型将所有问题向量化处理，存储； 步骤4：获得新的用户问题，向另一个训练后的模型输入，以训练后的模型将所述新的用户问题进行向量化处理； 步骤5：以步骤4处理后的向量与步骤3中存储的所有向量进行余弦相似度计算，根据相似度得分对问答系统中的所有问题进行排序，输出预设条数的问题。

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