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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利问题语料库构建方法和装置、问答方法、设备及存储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：CN116775875B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202310743299.9，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权问题语料库构建方法和装置、问答方法、设备及存储介质是由马龙;文竹设计研发完成，并于2023-06-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本问题语料库构建方法和装置、问答方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种问题语料库构建方法和装置、问答方法、设备及存储介质，属于金融科技技术领域。该方法包括：获取目标问题文本数据；根据预设的目标文本表示模型对目标问题文本数据进行向量转换，得到目标文本向量；根据预设的目标聚类模型对目标文本向量进行文本聚类处理，得到目标文本簇；其中，目标文本簇包括目标文本聚类向量；对目标文本聚类向量进行池化处理，得到目标文本簇的目标文本中心向量；对目标文本中心向量进行归一化处理，得到目标文本簇的目标聚类标签；其中，目标聚类标签用于表征目标文本簇的语义类别；根据目标聚类标签和目标文本簇构建问题语料库。本申请实施例能够提高构建问题语料库的准确性。

本发明授权问题语料库构建方法和装置、问答方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种问题语料库构建方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标问题文本数据； 根据预设的目标文本表示模型对所述目标问题文本数据进行向量转换，得到目标文本向量； 根据预设的目标聚类模型对所述目标文本向量进行文本聚类处理，得到目标文本簇；其中，所述目标文本簇包括目标文本聚类向量； 对所述目标文本聚类向量进行池化处理，得到所述目标文本簇的目标文本中心向量； 根据预设的分类器对所述目标文本中心向量进行归一化处理，得到所述目标文本簇的目标聚类标签；其中，所述目标聚类标签用于表征所述目标文本簇的语义类别； 根据所述目标聚类标签和所述目标文本簇构建问题语料库； 其中，在所述根据预设的目标文本表示模型对所述目标问题文本数据进行向量转换之前，训练所述目标文本表示模型，具体包括： 获取标记了原始聚类标签的原始文本簇；其中，所述原始聚类标签用于表征所述原始文本簇的语义类别，所述原始文本簇包括原始问题文本数据； 根据预设的原始文本表示模型对所述原始问题文本数据进行向量转换，得到样本文本向量； 根据预设的原始聚类模型对所述样本文本向量进行文本聚类处理，得到样本文本簇；其中，所述样本文本簇包括样本文本聚类向量； 对所述样本文本聚类向量进行池化处理，得到所述样本文本簇的样本文本中心向量； 对所述样本文本中心向量进行归一化处理，得到所述样本文本簇的样本聚类标签； 根据所述样本聚类标签、所述原始聚类标签进行损失计算，基于计算的损失值对所述原始文本表示模型进行参数调整，得到所述目标文本表示模型； 根据所述样本聚类标签、所述原始聚类标签、所述原始问题文本数据进行聚类准确度计算，得到聚类准确值； 若所述聚类准确值小于预设准确阈值，则将所述样本文本簇的所述样本文本中心向量作为所述原始聚类模型的中心向量，得到初始聚类模型； 根据所述目标文本表示模型对所述原始问题文本数据进行向量转换，得到训练文本向量； 根据所述初始聚类模型对所述训练文本向量进行文本聚类处理，得到训练样本文本簇；其中，所述训练样本文本簇包括训练文本聚类向量，通过对训练文本聚类向量进行池化处理和归一化处理，得到训练文本簇新的样本聚类标签； 根据所述新的样本聚类标签对所述目标文本表示模型进行参数调整，直至根据当前目标文本表示模型计算得到的聚类准确值大于预设准确阈值停止对目标文本表示模型训练； 其中，当对目标文本表示模型进行训练时，将上一次训练得到的样本文本中心向量作为本次训练中初始聚类模型的中心向量，得到调整后的初始聚类模型。

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