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龙图腾网获悉河北利家沁科技有限公司申请的专利基于人工智能的个性化智能问答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：CN120371976B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510521920.6，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权基于人工智能的个性化智能问答系统是由辛丽文;张萌;白金泽;李冲设计研发完成，并于2025-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的个性化智能问答系统在说明书摘要公布了：本发明涉及智能问答技术领域，具体涉及基于人工智能的个性化智能问答系统。本发明基于问题语音激活人脸照片采集系统并采集当前用户的人脸照片，对人脸照片提取表征人脸的目标特征，将目标特征与保存在问答客户端中的高维特征进行相似度计算，基于相似度判断用户的合法性；将合法用户的问题语音代入语音文本识别模型中，输出语音内容文本；计算实体指称之间的相关向量矩阵与答案库的中心实体指称对应的关系矩阵之间的模块相似度，将模块相似度最大的中心实体指称对应的预设答案文本输出，提高问答的个性化、准确性、智能化水平，提升信息获取效率，增强系统的可扩展性和灵活性。

本发明授权基于人工智能的个性化智能问答系统在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的个性化智能问答系统，其特征在于，系统包括： 合法性判断模块，用于获取用户的问题语音，基于问题语音激活人脸照片采集系统并采集当前用户的人脸照片，对人脸照片提取表征人脸的目标特征，将目标特征与保存在问答客户端中的高维特征进行相似度计算，基于相似度判断用户的合法性； 其中，基于相似度判断用户的合法性具体包括以下过程： 获取该用户上一次问答的问答时刻和当前问答的问答时刻，计算上一次问答的问答时刻和当前问答的问答时刻的时间间隔，将该时间间隔记为目标时间间隔；依次计算得到用户所有的历史时间间隔和查询历史时间间隔对应的历史相似度； 对历史时间间隔和目标时间间隔进行编号，得到编号值，以编号值为X轴、设历史相似度和相似度为Y轴构建直角坐标系，将直角坐标系中的相邻相似度进行连线处理，生成相似度曲线，以相似度曲线两端向X轴作垂线，得到两条起止线段，由相似度曲线、两条起止线段以及X轴构成封闭图形，计算封闭图形的总面积； 判断总面积是否超过预设的阈值，若是，则判断用户为合法用户，若否，则判断用户为非法用户，拒绝其接入问答系统； 语音文本识别模块，用于将合法用户的问题语音代入语音文本识别模型中，输出语音内容文本： 对于问题语音数据，为问题语音数据样本集合； 语音内容识别模型由语音内容编码网络f和语音内容上下文网络两部分组成，其中，语音内容编码器网络f由五层卷积网络组成，语音内容编码器输出的是一个低频特征，经编码器网络映射后的隐藏空间用Z表示，其中，： ； 其中，m为卷积感受野； 语音内容上下文网络为卷积神经网络，其结构与语音内容编码网络f一致，将隐藏空间映射成上下文信息空间C，上下文网络输出为，其中，： ； 其中，v为卷积感受野； 基于语音内容识别模型的损失函数对语音内容识别模型进行训练，该损失函数表示如下： ； 其中，为问题语音数据样本集合X的序列长度，为噪声对比估计的损失，为待评测的语音数据样本的真实概率，为学习参数； 输出语音内容文本； 实体指称抽取模块，用于对语音内容文本进行实体指称抽取，根据关联规则挖掘对语音内容文本中实体指称之间的关联性进行确定，将相关联的实体指称进行PCA分析，得到相关联的实体指称之间的相关向量矩阵； 答案文本输出模块，用于计算实体指称之间的相关向量矩阵与答案库的中心实体指称对应的关系矩阵之间的模块相似度，将模块相似度最大的中心实体指称对应的预设答案文本输出； 其中，计算实体指称之间的相关向量矩阵与答案库的中心实体指称对应的关系矩阵之间的模块相似度要求具体包括以下过程： ； 其中，为模块相似度，为实体指称之间的相关向量矩阵的向量数量，表示相关向量矩阵和关系矩阵邻接矩阵，，表示邻接矩阵的节点编号，表示邻接矩阵中所有的边数之和，表示的度，表示的度，表示节点存在的社群，表示节点存在的社群，为条件限制系数，若实体指称之间的相关向量矩阵和答案库的中心实体指称对应的关系矩阵实体指称字符数不相同，则为0，若实体指称之间的相关向量矩阵和答案库的中心实体指称对应的关系矩阵实体指称字符数，则为1。

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