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龍圖騰網獲悉合肥訊飛數碼科技有限公司申請的專利問題回答方法及相關裝置、電子設備和存儲介質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：CN114357107B 。

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：202111389113.1，技術領域涉及：G06F16/334；該發明授權問題回答方法及相關裝置、電子設備和存儲介質是由方四安;吳飛;程飛;張浩宇設計研發完成，并于2021-11-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本問題回答方法及相關裝置、電子設備和存儲介質在說明書摘要公布了：本申請公開了一種問題回答方法及相關裝置、電子設備和存儲介質，其中，問題回答方法包括：獲取待回答問題文本以及待回答問題涉及的常識文本；基于答案預測模型對待回答問題文本和常識文本進行答案預測，得到待回答問題文本的答案文本；其中，答案預測模型是利用若干組樣本文本數據訓練得到的，且基于樣本文本數據訓練答案預測模型時，在樣本文本數據中選擇至少一個樣本字符進行屏蔽。上述方案，能夠準確且穩定地實現問題回答。

本發明授權問題回答方法及相關裝置、電子設備和存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種問題回答方法，其特征在于，包括： 獲取待回答問題文本以及所述待回答問題涉及的常識文本； 響應于所述待回答問題文本中存在實體含義滿足第一條件的實體文本，基于各個所述實體文本的重要級，依次構建關于所述實體文本的問詢文本；其中，所述第一條件包括：所述實體文本在常識庫中未查詢到對應的實體含義； 獲取用戶回答各個所述問詢文本的回答文本，并將所述待回答問題文本中所述實體文本替換為所述回答文本； 基于答案預測模型對所述待回答問題文本和所述常識文本進行答案預測，得到所述待回答問題文本的答案文本； 其中，所述答案預測模型是利用若干組樣本文本數據訓練得到的，且基于所述樣本文本數據訓練所述答案預測模型時，在所述樣本文本數據中選擇至少一個樣本字符進行屏蔽，每組所述樣本文本數據包括樣本問題文本、所述樣本問題文本涉及的樣本常識文本和所述樣本問題文本的樣本答案文本，所述答案預測模型的訓練步驟包括： 獲取所述樣本文本數據中所述樣本字符的嵌入特征表示；其中，所述樣本文本數據中被屏蔽的樣本字符以預設字符表示； 基于所述嵌入特征表示對所述樣本字符進行編碼，得到所述樣本字符的語義特征表示； 基于所述樣本字符的語義特征表示進行預測，得到預測答案文本； 基于所述樣本答案文本和所述預測答案文本之間的差異，調整所述答案預測模型的網絡參數；其中，在所述預設字符屬于所述樣本問題文本或所述樣本常識文本的情況下，所述預設字符的語義特征表示是基于第一參考字符編碼得到的，所述第一參考字符包括：所述樣本問題文本和所述樣本常識文本中所有所述樣本字符；和或，在所述預設字符屬于所述樣本答案文本的情況下，所述預設字符的語義特征表示是基于第二參考字符編碼得到的，所述第二參考字符包括：所述預設字符本身、所述樣本問題文本和所述樣本常識文本中所有所述樣本字符，以及所述樣本答案文本中位于所述預設字符之前的所有所述樣本字符。

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