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龙图腾网恭喜山东省计算中心(国家超级计算济南中心);齐鲁工业大学(山东省科学院);山东山科智能科技有限公司;山东浪潮智慧医疗科技有限公司;山东健康医疗大数据有限公司申请的专利基于语义向量优化和动态提示的智能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：CN119557407B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202510111798.5，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权基于语义向量优化和动态提示的智能问答方法及系统是由刘祥志;李传祥;侯冬冬;马俊朋;周毅;姜鑫昊;马良;满佳政;吴晓明;许赞;董云峰;亓蓓;刘杰设计研发完成，并于2025-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于语义向量优化和动态提示的智能问答方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于语义向量优化和动态提示的智能问答方法及系统，方法包括：将目标问题，输入到训练后的问答模型中，得到目标问题对应的答案；其中，训练后的问答模型，包括依次连接的输入层、嵌入层、语义向量生成模块、特征压缩模块、动态提示生成模块、答案生成模块、线性层和激活函数层；其中，特征压缩模块的输出端还与RAG检索模块的输入端连接，RAG检索模块的输出端与动态提示生成模块的输入端连接；所述训练后的问答模型，训练过程包括：构建语义向量生成模块，对语义向量生成模块进行预训练；将经过预训练的语义向量生成模块，设置到问答模型中，对问答模型进行训练，当总损失函数值不再下降时，停止训练，得到训练后的问答模型。

本发明授权基于语义向量优化和动态提示的智能问答方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于语义向量优化和动态提示的智能问答方法，其特征是，包括：获取目标问题；将目标问题，输入到训练后的问答模型中，得到目标问题对应的答案；其中，训练后的问答模型，包括：依次连接的输入层、嵌入层、语义向量生成模块、特征压缩模块、动态提示生成模块、答案生成模块、线性层和激活函数层；其中，特征压缩模块的输出端还与RAG检索模块的输入端连接，RAG检索模块的输出端与动态提示生成模块的输入端连接；所述训练后的问答模型，训练过程包括：构建语义向量生成模块，对语义向量生成模块进行预训练；将经过预训练的语义向量生成模块，设置到问答模型中，对问答模型进行训练，当总损失函数值不再下降时，停止训练，得到训练后的问答模型；其中，所述构建语义向量生成模块，包括：（1-1）已知阿里千问Qwen2模型的骨干网络，包括：n个依次串联的Decoderlayer层；（1-2）将每个Decoderlayer层视为一个block层，得到n个block层；（1-3）为n个block层中的每一个block层设置初始权重；（1-4）根据每个block层的初始权重，计算出每个block层的概率分布；（1-5）将每个block层的概率分布与设定阈值进行比较，如果低于设定阈值，则将该block层剔除；如果高于设定阈值，就将该block层保留；（1-6）将所有保留下来的block层，按照在阿里千问Qwen2模型中的排序，进行依次串联，得到语义向量生成模块；（1-7）对语义向量生成模块的每一个block层进行操作，得到语义向量生成模块的每一个block层的概率分布；（1-8）基于语义向量生成模块的每一个block层的概率分布，和语义向量生成模块的每一个block层输出的特征向量，生成语义向量生成模块输出的最终嵌入表示。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东省计算中心(国家超级计算济南中心);齐鲁工业大学(山东省科学院);山东山科智能科技有限公司;山东浪潮智慧医疗科技有限公司;山东健康医疗大数据有限公司，其通讯地址为：250000 山东省济南市历下区科院路19号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。