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龙图腾网获悉福州大学申请的专利基于文本-知识扩展图协同推理网络的问答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：CN116361438B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202310333880.3，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权基于文本-知识扩展图协同推理网络的问答方法及系统是由陈羽中;万祯;郑超凡设计研发完成，并于2023-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于文本-知识扩展图协同推理网络的问答方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于文本‑知识扩展图协同推理网络的问答方法及系统，该方法包括以下步骤：步骤A：在问答平台中收集用户的问题以及回答记录，并标注每一个问题‑答案对的真实标签，以此构建训练集DS；步骤B：使用训练集DS以及知识图谱，训练基于文本‑知识扩展图协同推理网络的深度学习网络模型M，以通过模型M来分析给定问题并给出相对应的答案；步骤C：将用户的问题输入到训练好的深度学习网络模型M中，输出匹配的答案。该方法及系统有利于提高对给定问题选择答案的准确性。

本发明授权基于文本-知识扩展图协同推理网络的问答方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于文本-知识扩展图协同推理网络的问答方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤A：在问答平台中收集用户的问题以及回答记录，并标注每一个问题-答案对的真实标签，以此构建训练集DS； 步骤B：使用训练集DS以及知识图谱，训练基于文本-知识扩展图协同推理网络的深度学习网络模型M，以通过模型M来分析给定问题并给出相对应的答案； 步骤C：将用户的问题输入到训练好的深度学习网络模型M中，输出匹配的答案； 所述步骤B具体包括以下步骤： 步骤B1：对训练集DS中的所有训练样本进行初始编码，从而得到问题、答案文本内容的初始特征Hq、Ha，问题和答案的全局语义特征Hcls，同时从知识图谱对问题、答案文本进行文本-知识匹配以及多跳知识节点扩展查询，将文本匹配的知识节点和扩展节点相连接，得到问题和答案的知识扩展序列Nq和Na，并将知识扩展序列中的每一个知识节点信息映射为连续的低维向量，最终形成问题和答案的知识扩展序列特征Cq、Ca； 步骤B2：将步骤B1中得到的问题和答案的知识扩展序列Nq和Na按照节点的连接关系构成问题和答案的知识匹配-扩展结点结构子图，并转换成对应的l2阶邻接矩阵和l3阶矩阵接着利用K层图注意力网络评估知识匹配-扩展结点结构子图中各节点对语义的理解程度，并将各个节点的特征状态信息进行拼接，得到问题的知识匹配-扩展节点语义特征 步骤B3：将步骤B1中得到的问题和答案的知识扩展序列Nq和Na通过外部解析工具分别构建相应的句法依赖树，并转换为对应的l2阶邻接矩阵和l3阶矩阵接着利用K层图注意力网络得到问题和答案的知识匹配节点上下文语义特征并对特征进行掩码操作以减少语义噪声； 步骤B4：将步骤B1中得到的问题和答案的初始特征Hq、Ha分别利用BiGRU网络进行序列融合得到问题和答案的序列语义特征和将步骤B3中得到的问题和答案的知识匹配节点上下文语义特征分别与对应的序列语义特征和经过交互注意力机制获得问题和答案的文本注意力特征表示和以及知识注意力特征表示和接着将文本注意力特征和与步骤B1中得到的初始特征Hq、Ha，知识注意力特征和与步骤B3中得到的知识匹配节点上下文语义特征两两分别进行残差连接并分别通过前向反馈神经网络得到问题和答案的文本协同推理特征和知识协同推理特征和 步骤B5：将步骤B4中得到的问题和答案的文本协同推理特征和分别通过一个多头自注意力机制得到问题和答案的自注意力语义特征和接着通过交互注意力机制将得到的自注意力语义特征和彼此融合得到问题和答案的交互注意力语义特征和之后通过门控机制将问题和答案的交互注意力语义特征和分别与问题和答案的全局语义特征Hcls进行过滤融合，得到问题和答案的多粒度语义特征和 步骤B6：将步骤B5得到的问题和答案的多粒度语义特征和和步骤B4得到的知识协同推理特征和进行连接，得到问题和答案的最终表示特征和并将其进行连接得到最终的答案对特征表示Hfinal； 步骤B7：将B6中得到的最终的答案对特征表示Hfinal通过softmax函数得到问题-答案对之间的相关性匹配分数fq,a∈[0,1]；然后根据目标损失函数loss，通过反向传播方法计算深度学习网络模型中各参数的梯度，并利用随机梯度下降方法更新各参数； 步骤B8：当深度学习网络模型每次迭代产生的损失值变化小于所给定阈值，或者达到最大迭代次数，终止深度学习网络模型的训练过程。

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