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龙图腾网获悉齐鲁工业大学(山东省科学院);山东山科智能科技有限公司;山东省计算中心(国家超级计算济南中心);山东健康医疗大数据有限公司申请的专利基于结构语义流建模的可解释文本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：CN121365742B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202511935291.8，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权基于结构语义流建模的可解释文本问答方法及系统是由刘祥志;刘乘胜;乔友为;马俊朋;李明豪;张宗利;刘杰;贾皓宇;侯冬冬;吴晓明设计研发完成，并于2025-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于结构语义流建模的可解释文本问答方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了基于结构语义流建模的可解释文本问答方法及系统，涉及人工智能、文本问答技术领域，包括：从待回答的问题文本中得到原始token向量序列；对原始token向量序列进行知识注入，得到增强的token向量序列；对增强的token向量序列中每个token向量进行语义流标签识别，得到带有语义流标签的token向量序列；对带有语义流标签的token向量序列进行多流聚合与跨流注意力，得到最终的流感知token向量序列；基于最终的流感知token向量序列，通过推理生成答案和推理路径图；本发明通过注入文本知识图谱与流式语义建模相结合，实现了对文本的结构化表示与推理，提升了模型的可解释性与诊断准确性。

本发明授权基于结构语义流建模的可解释文本问答方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于结构语义流建模的可解释文本问答方法，其特征在于，包括： 基于知识图谱，对原始token向量序列中的实体token进行知识注入，得到增强的token向量序列； 对增强的token向量序列中每个token向量进行语义流标签识别，得到带有语义流标签的token向量序列； 对带有语义流标签的token向量序列进行多流聚合与跨流注意力，得到语义增强的语义流级别向量序列，语义流级别向量序列与带有语义流标签的token向量序列进行融合，得到最终的流感知token向量序列； 基于最终的流感知token向量序列，通过推理生成答案和推理路径图；所述答案的生成，具体为： 对问题文本进行编码，得到问题向量； 计算问题向量与流级别表示中每个流表示之间的注意力权重； 通过注意力权重对流级别表示进行加权汇聚，得到最终的全局推理表示； 将全局推理表示输入到解码器中，从而输出最终的答案； 所述推理路径图的生成，具体为： 语义流标签识别得到每个token的语义流标签，记录token→语义流标签的映射关系； 多流聚合与跨流注意力计算得到的流级向量及语义流间注意力权重，记录语义流语义流的依赖关系； 知识图谱注入中，通过每个token绑定的知识图谱实体，记录token→知识节点的映射； 问题向量与流感知token向量的注意力权重，记录token对问题的重要性分布； 通过整理这些信息，形成完整的推理路径。

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;山东省计算中心(国家超级计算济南中心);山东健康医疗大数据有限公司，其通讯地址为：250000 山东省济南市长清区大学路3501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”。

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