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龙图腾网获悉三明学院申请的专利一种基于深度学习的智能咨询响应系统及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：CN119782489B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202510277587.9，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种基于深度学习的智能咨询响应系统及方法是由刘友武;王品;夏智勇;曾思洵;叶志鹏;伍家军设计研发完成，并于2025-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的智能咨询响应系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及深度学习技术领域，揭露了一种基于深度学习的智能咨询响应系统及方法，该系统中包括数据获取模块、特征提取模块、特征融合模块、关联性计算模块、侵权概率生成模块、条款筛选模块、回复生成模块，用于获取用户的知识产权咨询问题和法律文本，根据多尺度文本卷积核和多头注意力机制生成法律文本的关键条款集合，计算知识产权咨询问题与关键条款的语义关联性，构建关键条款的知识图谱，基于图神经网络对知识图谱进行多跳推理，以得到侵权概率评分，基于侵权概率评分和语义关联性对关键条款集合进行条款筛选，以得到筛选条款，根据筛选条款的法律效力层级生成问题的结构化标准回复，提高了知识产权咨询问题的响应效率。

本发明授权一种基于深度学习的智能咨询响应系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的智能咨询响应系统，其特征在于，所述系统包括数据获取模块、特征提取模块、特征融合模块、关联性计算模块、侵权概率生成模块、条款筛选模块及回复生成模块，其中： 所述数据获取模块，用于获取用户的知识产权咨询问题，并关联法律文本数据库中的法律文本； 所述特征提取模块，用于根据多尺度文本卷积核提取法律文本的上下文特征，其中，多尺度文本卷积核的构建方法包括：设置3种核尺寸，分别用于捕捉法律文本的短条款、段落及跨章节语义；采用门控机制抑制噪声特征，其中，门控机制的门控函数为：Output＝σWg·x+bg·Convx，式中，Output是上下文特征张量，x是法律文本的词向量，bg是多尺度文本卷积的偏置项，Convx是卷积操作，Wg是调整不同语义特征的重要性的权重矩阵，σ*是Sigmoid函数； 所述特征融合模块，用于通过多头注意力机制对上下文特征进行聚焦融合，以得到法律文本的关键条款集合； 所述关联性计算模块，用于基于对比学习算法计算知识产权咨询问题与关键条款的语义关联性； 所述侵权概率生成模块，用于构建关键条款的知识图谱，基于图神经网络对知识图谱进行多跳推理，以得到关键条款的侵权概率评分； 所述条款筛选模块，用于基于侵权概率评分在关键条款集合中标注出的高风险条款，并结合语义关联性对关键条款集合进行条款筛选，以得到筛选条款； 所述回复生成模块，用于根据筛选条款的法律效力层级生成知识产权咨询问题的结构化标准回复。

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