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龙图腾网获悉广东金赋科技股份有限公司申请的专利一种基于数据标注协同的问答智能体模型训练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：CN120653996B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202511157264.2，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种基于数据标注协同的问答智能体模型训练方法及系统是由杨文廷;卢志辉;彭嘉润;吴世明;何干杰;梁啟耀设计研发完成，并于2025-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据标注协同的问答智能体模型训练方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于数据标注协同的问答智能体模型训练方法及系统，属于模型训练的技术领域，方法包括对历史训练集、外循环优化数据以及分级标注数据进行数据集整理；将增量数据集对待训练问答智能体模型进行模型参数优化；基于优化模型参数进行模型部署与场景适配；基于模型API端点对模型进行测试与评估；从优化建议中提取得到优化参数，并基于评估分数进行模型上线与运营；将优化参数、分级数据包替换外循环优化数据、分级标注数据进行数据集整理过程，直至输出目标模型，将目标模型运用到问答智能体中，本发明可避免资源浪费并提升模型优化效能，以此提升政务事项智能问答的实时性、有效性以及准确性。

本发明授权一种基于数据标注协同的问答智能体模型训练方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数据标注协同的问答智能体模型训练方法，其特征在于，包括： 获取目标问答领域知识，对所述目标问答领域知识进行数据整理并按照问答智能体的格式进行汇聚输出，以得到历史训练集，获取用户对问答智能体输出内容的交互信息，以得到分级标注数据，获取对问答智能体进行三维评估后输出的外循环优化数据，将所述历史训练集、所述外循环优化数据以及所述分级标注数据进行动态融合，以得到融合数据集： ； ; 式中，为缩放因子，为衰减率参数，为标注延迟时间，为缩放系数，为第个数据的语义密度，为历史数据集，分别表示外循环优化数据以及所述分级标注数据，为数据权重；对所述融合数据集采用K-means聚类方法进行场景聚类增强，以得到增强数据集；在所述增强数据集中剔除冲突样本与低质量补充样本，以得到增量数据集； 获取待训练问答智能体模型，将所述增量数据集对所述待训练问答智能体模型进行模型参数优化，以得到优化模型参数； 基于所述优化模型参数进行模型部署与场景适配，以得到模型API端点； 基于所述模型API端点对模型进行测试与评估，以得到评估分数与优化建议； 从所述优化建议中提取得到优化参数，并基于所述评估分数进行模型上线与运营，以得到分级数据包； 将所述优化参数、所述分级数据包替换所述外循环优化数据、所述分级标注数据进行数据集整理过程，以得到新数据集，将所述新数据集输入待训练问答智能体模型中进行优化训练，以得到目标模型，将所述目标模型运用到问答智能体中。

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广东金赋科技股份有限公司，其通讯地址为：528200 广东省佛山市南海区桂城街道聚元南路16号金赋科技大厦15楼；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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