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龙图腾网恭喜无锡锡商银行股份有限公司申请的专利一种多级文档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：CN119415482B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202510035545.4，技术领域涉及：G06F16/16；该发明授权一种多级文档检索方法是由于天星;杨赛;顾全林;孙梦婷设计研发完成，并于2025-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多级文档检索方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多级文档检索方法，具体涉及多级文档检索技术领域，在单轮知识检索中，首先判别问题的状态，随后根据状态执行相应的检索策略，以获取基于当前轮问题的检索知识集，并获取在问题状态分类模型进行问题状态识别过程的多项信息，构建卡顿影响评估模型，及时识别潜在的卡顿隐患，优化资源使用，降低响应时间，提高用户交互体验，当问题状态分类模型不存在卡顿隐患时，对单轮检索知识集进行多轮知识滚动更新，采用预设的指数衰减策略获取知识影响力程度系数并结合轮内知识重要性排名系数对知识进行综合排序，获取知识排序表，用于向用户进行展示，提高在多轮对话场景中知识检索的准确性和效率。

本发明授权一种多级文档检索方法在权利要求书中公布了：1.一种多级文档检索方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤S1，根据基于SSM卷积模块的问题状态分类模型对用户的单轮提问进行问题状态识别，获取问题状态，并根据问题状态采用不同的知识检索策略，获取问题状态对应的单轮检索知识集；步骤S2，获取问题状态分类模型进行问题状态识别过程的多项信息，构建卡顿影响评估模型，生成卡顿影响评估指数，确定问题状态分类模型是否存在卡顿隐患；步骤S3，当问题状态分类模型不存在卡顿隐患时，对单轮检索知识集进行多轮知识滚动更新，采用预设的指数衰减策略获取知识影响力程度系数并结合轮内知识重要性排名系数对知识进行综合排序，获取知识排序表，用于向用户进行展示；步骤S4，当问题状态分类模型存在卡顿隐患时，对预设的指数衰减策略进行自适应修正；在步骤S3中，采用预设的指数衰减策略获取知识影响力程度系数，具体如下：获取用户历史多轮提问的检索知识集，将历史多轮提问的检索知识集根据时间顺序从远及近进行排序，最早轮记为l＝1，当前轮记为l＝L，l＝{1,2,...,L}，L为正整数；对于轮数l，其参与多轮知识滚动更新的L轮检索知识集的知识影响力程度系数YXl计算公式如下所述的问题状态识别过程的多项信息包括模型执行时间异常系数、资源消耗状态系数、卷积层数异常波动系数、用户流失率；模型执行时间异常系数的获取逻辑如下：获取问题状态分类模型在每次用户提问时对问题状态分类的执行推理时间tg，g表示用户提问的次数编号，g＝{1,2,...,G}，G为正整数；计算执行推理时间平均值tp，表达式如下根据执行推理时间平均值计算执行推理时间标准差tb，表达式如下将每次的执行推理时间与执行推理时间标准差进行比较，对执行推理时间进行异常标记，当执行推理时间大于等于执行推理时间标准差时，则将大于等于执行推理时间标准差的执行推理时间标记为异常执行推理时间；计算模型执行时间异常系数mxz，表达式如下式中tyh表示第h个异常执行推理时间，h＝{1,2,...,H}，H为正整数；资源消耗状态系数的获取逻辑如下：获取问题状态分类模型在运行过程中的资源消耗数据，包括但不限于CPU使用率、GPU使用率、内存占比率、磁盘IO使用率；需将获取的CPU使用率、GPU使用率、内存占比率、磁盘IO使用率进行归一化处理，并根据归一化后的CPU使用率、GPU使用率、内存占比率、磁盘IO使用率计算资源消耗状态系数zyx，表达式如下式中cp、gp、nc、io分别表示归一化后的CPU使用率、GPU使用率、内存占比率、磁盘IO使用率，cpz、gpz、ncz、ioz分别表示CPU使用率、GPU使用率、内存占比率、磁盘IO使用率的最大可接受期望值，a1、a2、a3、a4分别表示的预设比例系数，且a1、a2、a3、a4均大于0；卷积层数异常波动系数的获取逻辑如下：获取问题状态分类模型在进行卷积操作时的卷积层数数据集，将卷积层数数据集标记为JC＝{csr}，csr表示问题状态分类模型第r次进行卷积操作时的卷积层数值，r＝{1,2,...,R}，R为正整数；从卷积层数数据集中提取唯一的卷积层数值，得到唯一值集合WY＝{wyk}，wyk表示卷积层数数据集中第k个卷积层数值的唯一值，k＝{1,2,...,K}，K为正整数；遍历卷积层数数据集中的卷积层数值，统计每一个wyk的出现次数fwyk；计算每个卷积层数值的唯一值的概率Pwyk，表达式如下计算卷积层数的熵值HX，表达式如下计算卷积层数异常波动系数jiv，表达如下式中jcb表示卷积层数数据集中卷积层数值的标准差，表达式如下jcj表示卷积层数数据集中卷积层数值的平均值，表达式如下用户流失率的获取逻辑如下：在预设的固定时间周期ZT内记录活跃用户总数yzs以及停止使用问题状态分类模型的用户数量lsy，计算用户流失率yhl，表达式如下将获取的模型执行时间异常系数、资源消耗状态系数、卷积层数异常波动系数、用户流失率进行归一化处理，根据归一化处理后的模型执行时间异常系数、资源消耗状态系数、卷积层数异常波动系数、用户流失率构建卡顿影响评估模型，生成卡顿影响评估指数kdzs，其卡顿影响评估模型依据的公式如下式中，mxz表示模型执行时间异常系数，zyx表示资源消耗状态系数，jiv表示卷积层数异常波动系数，yhl表示用户流失率，α、β、γ、δ分别表示模型执行时间异常系数、资源消耗状态系数、卷积层数异常波动系数、用户流失率的预设比例系数，且α、β、γ、δ均大于0；将卡顿影响评估指数与预设的卡顿影响评估指数阈值进行比较，确定问题状态分类模型是否存在卡顿隐患，具体如下：若卡顿影响评估指数大于卡顿影响评估指数阈值，则生成卡顿隐患信号；若卡顿影响评估指数小于等于卡顿影响评估指数阈值，则生成模型运行稳定信号。

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