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龍圖騰網(wǎng)獲悉深圳市中孚恒升科技有限公司申請的專利專家系統(tǒng)知識庫構(gòu)建方法、問答方法、系統(tǒng)、裝置及介質(zhì)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：CN113850387B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-19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：202111060316.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/36；該發(fā)明授權(quán)專家系統(tǒng)知識庫構(gòu)建方法、問答方法、系統(tǒng)、裝置及介質(zhì)是由周攀;丁艷;周小軍;梁思妍;黃文;彭榮榮;曾珍;高思凱;劉勇設(shè)計研發(fā)完成，并于2021-09-10向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本專家系統(tǒng)知識庫構(gòu)建方法、問答方法、系統(tǒng)、裝置及介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種專家系統(tǒng)知識庫構(gòu)建方法、問答方法、系統(tǒng)、裝置及介質(zhì)，構(gòu)建方法包括：獲取預(yù)設(shè)的第一問答信息，第一問答信息包括多個第一問題描述以及第一問題描述對應(yīng)的問題類型和第一答復(fù)內(nèi)容；對第一問題描述進(jìn)行特征提取，得到問題特征向量；根據(jù)問題特征向量、問題類型以及第一答復(fù)內(nèi)容確定訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，進(jìn)而將訓(xùn)練數(shù)據(jù)集輸入到預(yù)先構(gòu)建的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的知識推理模型；根據(jù)知識推理模型周期性獲取專家知識數(shù)據(jù)，進(jìn)而根據(jù)專家知識數(shù)據(jù)構(gòu)建專家系統(tǒng)知識庫。本發(fā)明提高了專家系統(tǒng)知識庫的構(gòu)建效率和更新效率，降低了對系統(tǒng)的算力要求，從而降低了專家系統(tǒng)構(gòu)建成本，提高了問答溝通效率，可廣泛應(yīng)用于人工智能技術(shù)領(lǐng)域。

本發(fā)明授權(quán)專家系統(tǒng)知識庫構(gòu)建方法、問答方法、系統(tǒng)、裝置及介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種專家系統(tǒng)知識庫構(gòu)建方法，其特征在于，包括以下步驟： 獲取預(yù)設(shè)的第一問答信息，所述第一問答信息包括多個第一問題描述以及所述第一問題描述對應(yīng)的問題類型和第一答復(fù)內(nèi)容； 對所述第一問題描述進(jìn)行特征提取，得到問題特征向量； 根據(jù)所述問題特征向量、所述問題類型以及所述第一答復(fù)內(nèi)容確定訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，進(jìn)而將所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集輸入到預(yù)先構(gòu)建的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的知識推理模型； 根據(jù)所述知識推理模型周期性獲取專家知識數(shù)據(jù)，進(jìn)而根據(jù)所述專家知識數(shù)據(jù)構(gòu)建專家系統(tǒng)知識庫； 所述根據(jù)所述問題特征向量、所述問題類型以及所述第一答復(fù)內(nèi)容確定訓(xùn)練數(shù)據(jù)集這一步驟，其具體包括： 根據(jù)所述問題特征向量確定訓(xùn)練樣本； 根據(jù)所述問題類型確定一級標(biāo)簽，并根據(jù)所述第一答復(fù)內(nèi)容確定二級標(biāo)簽； 根據(jù)所述訓(xùn)練樣本對應(yīng)的一級標(biāo)簽以及二級標(biāo)簽確定訓(xùn)練數(shù)據(jù)集； 所述將所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集輸入到預(yù)先構(gòu)建的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行訓(xùn)練這一步驟，其具體包括： 將所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集輸入到所述深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到問題類型預(yù)測結(jié)果和答復(fù)內(nèi)容預(yù)測結(jié)果； 根據(jù)所述問題類型預(yù)測結(jié)果、所述答復(fù)內(nèi)容預(yù)測結(jié)果、所述一級標(biāo)簽和所述二級標(biāo)簽確定訓(xùn)練的損失值； 根據(jù)所述損失值對所述深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)進(jìn)行更新。

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