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龙图腾网获悉青岛科技大学申请的专利一种智能问答系统中答案抽取方法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：CN112328768B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202011271342.9，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种智能问答系统中答案抽取方法是由陈卓;李涵;杜军威;姜伟豪;魏锐;葛艳设计研发完成，并于2020-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能问答系统中答案抽取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种智能问答系统中答案抽取方法，具体处理步骤如下：101用户表示数据的建立步骤、102数据处理步骤、103答案抽取步骤；本发明对提取高质量专业的对应答案提供了可能，其数据获取更合理、精准，答案融合更科学、充分，并尽可能考虑各种可能的一种智能问答系统中答案抽取方法。

本发明授权一种智能问答系统中答案抽取方法在权利要求书中公布了：1.一种智能问答系统中答案抽取方法，其特征在于，具体处理步骤如下： 101用户表示数据的建立步骤：设定一个异质信息网络，其包含对象集合V和连接集合E，一个根据异质信息网络生成的元路径p:，根据如下公式的分布生成元路径的游走路径P： ； 其中，P为游走路径即为相应概率，说明了第t个节点是v，第t+1个节点是x的概率，p为元路径，是游走路径中的第t个节点，这里的t表示顺序，v表示当前结点，x表示下一个节点，是具有类型的节点v的一阶邻域集；表示第t+1个节点的类型；表示类型为的节点集是非空的； 元路径的序列中包括用户节点和问题节点，去除元路径序列中的问题节点；设定游走路径的长度阈值，游走路径将重复遵循元路径的模式直到达到预定义的长度阈值，完成用户表示数据的建立； 102数据处理步骤：将问答数据进行文本特征提取，并对其中答案的质量进行预测；答案的质量预测采用因子分解机，通过两两特征组合，将特征与特征之间的关联联系起来，构建交叉项特征，以此来判断问答数据的匹配价值，提高数据处理模型的效果； 设定预测答案质量的训练模型数据，其中，表示当前数据集D有n个实例，每个实例由一个维度为r的稀疏向量组成，则表示n个实例对应的真实标签，表示第i个实例对应标签为； 因子分解机能够对输入数据集不同特征间的交互进行分解建模，其d阶交互模型表示为如下公式： ； 其中，模型参数表示全局偏置，表示特征j对应权重，表示特征j在其他特征进行i阶交互时对应的隐因子向量，k表示分解所得隐因子向量维度； 因子分解机的损失函数定义如下： ； 其中，m是表示有m个实例，公式表示每个实例都对应一个预测值和一个真实值，分别结算两个的损失最后求和； σ表示的是阶跃函数sigmoid： ； 所以损失函数带入阶跃函数sigmoid后对对应权重的值的梯度为： ； 103答案抽取步骤：将步骤102处理得到的问答数据匹配价值进行排序得到候选答案集，并对候选答案集根据匹配价值的高低进行排序，融合其中匹配价值最高的三条得到问答数据匹配价值更高的答案，将其作为最终问题的答案推送给提问者；其中，融合答案首先进行答案分句，形成多个子句，从子句中得到该子句的文本向量，选取文本向量中正类子句进行融合。

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