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龙图腾网获悉湘江实验室申请的专利一种法律知识智能问答方法、设备及介质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：CN121029961B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511586768.6，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种法律知识智能问答方法、设备及介质是由李芳芳;李程仁;杨智杰设计研发完成，并于2025-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种法律知识智能问答方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及大型语言模型技术领域，具体公开了一种法律知识智能问答方法、设备及介质，所述方法包括如下步骤：构建法律语料数据库；基于法律语料数据库对多个基础问答模型并行微调，微调包括法律知识增强和专项优化，得到专家模型；构建多专家问答模型，所述多专家问答模型包括多个专家模型和路由模块，所述路由模块根据问题特征选取最优的专家模型；对多专家问答模型进行训练，得到法律知识智能问答模型，采用法律知识智能问答模型进行法律知识问答。本发明方法采用多专家模型实现法律知识智能问答，多专家模型通过任务分配和协作实现法律智能问答，解决了法律知识问答领域中模糊问题和复杂问题的回答可靠性，弥补单一模型的局限。

本发明授权一种法律知识智能问答方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种法律知识智能问答方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S100：构建法律语料数据库； 步骤S200：基于法律语料数据库对多个基础问答模型并行微调，微调包括法律知识增强和专项优化，得到具备特定知识领域的专家模型； 步骤S300：构建多专家问答模型，所述多专家问答模型包括多个专家模型和路由模块，所述路由模块用于根据问题特征选取最优的专家模型进行处理； 步骤S400：对多专家问答模型进行训练，得到法律知识智能问答模型，采用法律知识智能问答模型进行法律知识的智能问答； 在步骤S200中，法律知识增强通过可训练的引导参数动态调整注意力输出结果，表达式如下： ； 其中，表示注意力输出向量，表示动态权重因子；表示原始的注意力机制，其计算表达式为，表示当前查询向量，和均表示投影矩阵，表示原始的键向量矩阵，表示原始的值向量矩阵，表示缩放函数，表示矩阵转置；表示由引导参数引入的独立调整项，其计算表达式为，和均表示可训练的引导参数； 动态权重因子通过比较当前查询与通用知识的相似度以及当前查询与专业法律知识的相似度来决定权重，计算表达式如下： ； 法律知识增强的计算表达式如下： ； ； ； 其中，表示最终输出，，，表示原始输入，表示注意力输入，表示原始输入权重，表示偏置项，表示大语言模型，表示通过权重矩阵加权后再通过激活函数和权重矩阵得到的输出，表示模型通用能力的输出。

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