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龍圖騰網獲悉浙江大學申請的專利一種面向常識問答的基于模版提示的對比解釋生成方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115687595B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211430964.0，技術領域涉及：G06F16/3329；該發明授權一種面向常識問答的基于模版提示的對比解釋生成方法是由張寅;陳強龍;徐國海;嚴明;張佶設計研發完成，并于2022-11-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種面向常識問答的基于模版提示的對比解釋生成方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種面向常識問答的基于模版提示的對比解釋生成方法。本發明步驟如下：1符號知識獲取：基于原始輸入識別關鍵概念，并通過多知識源檢索獲取相關外部知識，2對比解釋生成：將檢索的符號知識，以及構造的提示模版，輸入到生成式預訓練模型，生成相應的對比解釋文本；3解釋增強推理：將得到的對比解釋文本作為原始問題的上下文增強常識問答推理。本發明針對知識增強的常識問答問題，首次提出了一種基于模版提示的對比解釋生成方法，結合概念中心的外部符號知識以及生成式預訓練模型的優勢，以對比解釋文本作為一種新型知識類型，能夠極大地緩解知識增強常識問答問題中的知識分辨性低，下游任務提升幅度小的問題。

本發明授權一種面向常識問答的基于模版提示的對比解釋生成方法在權利要求書中公布了：1.一種面向常識問答的基于模版提示的對比解釋生成方法，其特征在于，步驟如下： S1：針對由問題和候選答案構成的問題-候選文本，采用一個經過訓練的概念識別器對其進行關鍵概念識別，在概念識別器中經過對問題-候選文本進行token級的序列標注，輸出問題-候選文本中每一個token屬于概念還是背景的標記序列，從而提取出問題-候選文本中的所有概念；所述概念識別器由編碼器和CRF層組成，其中編碼器采用RoBERTa-large模型，問題-候選文本經過編碼器編碼后由CRF層輸出標記序列； S2：以S1中從問題-候選文本中提取的所有概念作為錨點，從包括常識知識圖譜和詞典在內的不同知識庫中檢索更多的外部符號知識，并將檢索到的各外部符號知識拼接為概念中心知識； S3：以所述問題-候選文本、S1中從問題-候選文本中提取的所有概念以及S2中獲取的概念中心知識作為輸入，采用預訓練模型生成器生成與問題和候選答案相關的對比解釋知識；所述預訓練模型生成器為基于模版提示的對比性解釋生成器，通過微調預訓練的生成語言模型BART-base后得到； S4：將S3中由對比解釋生成器生成的對比解釋知識以及所述問題-候選文本作為經過訓練的解釋增強推理模塊的輸入，先通過預訓練模型編碼器對輸入進行編碼，所述預訓練模型編碼器采用預訓練模型DeBERTaV3；預訓練模型編碼器的編碼結果再通入池化層和多層感知機中，輸出問題的答案，實現常識問答推理； 所述S2的具體實現步驟如下： S21：首先，在常識知識圖譜中查找從問題概念到候選概念的路徑，如果存在且僅存在一條路徑則直接選擇這一條路徑，并提取路徑中存在的所有三元組作為常識知識圖譜中的相關知識；如果存在一條以上的路徑則對比各路徑的長度并選擇其中最短的路徑，并提取最短的路徑中存在的所有三元組作為常識知識圖譜中的相關知識；如果常識知識圖譜中在問題概念和候選概念之間不存在直接的路徑，但是常識知識圖譜中存在與候選概念相關的三元組，則通過預定義的score函數來計算每個三元組的分數，并選擇分數最高的三元組作為常識知識圖譜中的相關知識；對于任意一個三元組j，其通過score函數計算得到的分數scorej為： 式中：wj為常識知識圖譜中三元組j的權重，N為常識知識圖譜中與候選概念相關的三元組總數量，常識知識圖譜中所有N個與候選概念相關的三元組通過聚類分為多個關系類別，Nk為三元組j所在的關系類別k中包含的三元組數量； S22：對于S1中從問題-候選文本中提取的每一個概念，從詞典中選擇最接近匹配的定義條目作為概念描述； S23：針對從問題-候選文本中提取的每一個概念，將其在S21得到的三元組和S22得到的概念描述串聯拼接起來，作為每個概念對應的來自外部知識源的概念中心知識。

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