焦点科技股份有限公司叶佳豪获国家专利权
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龙图腾网获悉焦点科技股份有限公司申请的专利一种融合对比学习与聚类的智能问答语义表征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：CN115952805B 。
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：202211269710.5，技术领域涉及：G06F40/35；该发明授权一种融合对比学习与聚类的智能问答语义表征方法是由叶佳豪;房鹏展设计研发完成，并于2022-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种融合对比学习与聚类的智能问答语义表征方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合对比学习与聚类的智能问答语义表征方法，其特征在于，加载开源的bert预训练模型，并采用对比学习对bert预训练模型进行训练得到通用领域bert语义表征模型；利用聚类算法对知识库进行质检，发现并筛选出非重复交叉的标准问；在业务领域的数据集上利用对比聚类对通用领域bert语义表征模型继续训练得到业务领域bert语义表征模型；实现了在智能问答领域，高效的样本语义表征与类别语义表征学习。
本发明授权一种融合对比学习与聚类的智能问答语义表征方法在权利要求书中公布了：1.一种融合对比学习与聚类的智能问答语义表征方法，其特征在于： 步骤1，从通用领域收集样本对数据，加载开源的bert预训练模型，并采用对比学习对bert预训练模型进行训练得到通用领域bert语义表征模型； 步骤2，利用聚类算法对知识库进行质检； 所述步骤2中包括，对知识库的问题进行相似度聚类，发现并筛选出非重复交叉的标准问，包含如下具体步骤： 步骤2-1：利用通用领域bert语义表征模型，对知识库中的所有问题进行编码，得到每个问题的句向量表示； 步骤2-2：通过句向量的余弦相似度进行快速聚类，当两个问题的句向量表示的余弦相似度大于预设阈值时设定为相似，将所有的句向量划分为不止一个的类别； 步骤2-3：检测每个类别中的所有句向量是否属于相同的标准问，如果任一类别句向量属于多个标准问且超过预设的比例，则合并类别下的问题； 步骤3，在业务领域的数据集上利用对比聚类对通用领域bert语义表征模型继续训练得到业务领域bert语义表征模型； 步骤3中包括，从非重复的标准问下采样样本对，使用对比聚类联合损失函数训练业务领域的bert语义表征模型。
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