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龍圖騰網(wǎng)獲悉山東大學(xué)申請的專利一種基于中心句自決定的對話式問題排序方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN115982325B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202211549302.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/3329；該發(fā)明授權(quán)一種基于中心句自決定的對話式問題排序方法及系統(tǒng)是由任鵬杰;劉中坤;陳竹敏;宋曉萌;張佃磊;任昭春設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-12-05向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于中心句自決定的對話式問題排序方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明屬于自然語言處理領(lǐng)域，提供了一種基于中心句自決定的對話式問題排序方法及系統(tǒng)。該方法包括，獲取對話上下文和問題庫，采用已訓(xùn)練的問題排序模型，得到問題排序得分，選取得分最高的問題以及該問題作為目標(biāo)問題時識別出的中心句。本發(fā)明在模型設(shè)計上，通過先識別能夠保證一致性與連貫性的中心句，然后隨機(jī)刪除其他句子來進(jìn)行微調(diào)；在模型訓(xùn)練上，采用一種無監(jiān)督的學(xué)習(xí)策略，來優(yōu)化中心句的識別。本發(fā)明識別出中心句并用于指導(dǎo)微調(diào)任務(wù)的設(shè)計，提升了微調(diào)過程中對話上下文與明晰問題的一致性與連貫性。對中心句預(yù)測任務(wù)無監(jiān)督的訓(xùn)練方式，減少了數(shù)據(jù)標(biāo)注的人力物力，使得該方法得以廣泛應(yīng)用。

本發(fā)明授權(quán)一種基于中心句自決定的對話式問題排序方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于中心句自決定的對話式問題排序方法，其特征在于，包括： 獲取對話上下文和問題庫，采用已訓(xùn)練的問題排序模型，得到問題排序得分，選取得分最高的問題以及該問題作為目標(biāo)問題時識別出的中心句； 所述問題排序模型的訓(xùn)練過程包括：采用訓(xùn)練集，結(jié)合損失函數(shù)訓(xùn)練問題排序模型，得到在驗證集上表現(xiàn)最優(yōu)的模型作為原始模型，表現(xiàn)次優(yōu)的模型作為影子模型；其中，訓(xùn)練集和驗證集均包括：對話上下文、問題庫和問題相關(guān)性標(biāo)簽；采用啟發(fā)式方法，結(jié)合給定的權(quán)重因子，計算對話上下文中的每個句子得分，選取原始模型得到的對話上下文中得分最高的句子作為識別出中心句，選取影子模型得到的對話上下文中得分最高的句子作為識別出另一中心句；以識別出中心句和識別出另一中心句盡可能相同為原則，結(jié)合損失函數(shù)，優(yōu)化權(quán)重因子，直到權(quán)重因子收斂；根據(jù)原始模型和收斂后的權(quán)重因子，采用訓(xùn)練集，設(shè)計微調(diào)任務(wù)訓(xùn)練原始模型，得到訓(xùn)練好的問題排序模型。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人山東大學(xué)，其通訊地址為：266237 山東省青島市即墨濱海路72號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。