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龙图腾网获悉成都索贝数码科技股份有限公司申请的专利基于元学习与知识增强的领域检索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：CN117609419B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202311725074.7，技术领域涉及：G06F16/31；该发明授权基于元学习与知识增强的领域检索方法是由杨瀚;邓宏杰;温序铭设计研发完成，并于2023-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于元学习与知识增强的领域检索方法在说明书摘要公布了：本发明提供了基于元学习与知识增强的领域检索方法，包括：S1、获取某一知识领域的语料库数据，构建该知识领域下的文本匹配三元组数据集和关键词抽取数据集；S2、利用预训练模型构建并训练关键词抽取模型和文本向量模型；S3、对待分析文档进行目录解析，生成三种维度的结构化问答文本对，并存储在数据库中；S4、输入用户问题后，通过训练好的关键词抽取模型和文本向量模型实现用户问题与数据库中问答文本对的精准匹配，得到问答检索结果。本发明能够应用于不同的知识领域中，实现高效且低资源的文本向量模型训练以及精准的用户问答匹配，为特定领域知识整理、知识问答库建立、解决方案提供等多个实际应用提供了科学有效的技术方案。

本发明授权基于元学习与知识增强的领域检索方法在权利要求书中公布了：1.基于元学习与知识增强的领域检索方法，其特征在于，包括： 步骤S1、获取某一知识领域的语料库数据，并标注待分析文档的文本匹配信息和关键词信息，构建该知识领域下的文本匹配三元组数据集和关键词抽取数据集； 步骤S2、利用预训练模型构建并训练关键词抽取模型和文本向量模型； 步骤S3、对待分析文档进行目录解析，生成句级别、标题级别和分点级别的三种维度的结构化问答文本对，并存储在数据库中； 步骤S4、输入用户问题后，通过训练好的关键词抽取模型和文本向量模型实现用户问题与数据库中问答文本对的精准匹配，得到问答检索结果； 所述步骤S2中，文本向量模型基于Roberta模型构建，将Roberta模型作为一个共享编码器，并采用三元组差异判断和文本一致性判断两个子任务对文本向量模型进行训练； 所述步骤S2中，三元组差异判断任务的训练过程包括： 步骤S2.2.1、基于训练好的关键词抽取模型，对三元组数据中文本关键词进行抽取，基于此将句级别和词级别的文本信息进行拼接得到原始文本及其相似文本和不相似文本； 步骤S2.2.2、获取原始文本及其相似文本和不相似文本对应的文本向量，并建立三元组损失，通过三元组损失对文本向量模型参数进行优化训练； 所述步骤S2中，文本一致性判断任务的训练过程包括： 步骤S2.3.1、基于现有的自然语言推理数据集，获取每一条数据的文本对，并生成文本对的文本向量，再计算文本对文本向量之间的余弦相似度； 步骤S2.3.2、基于余弦相似度建立均方误差损失，并通过均方误差损失对文本向量模型参数进行优化训练。

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