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龙图腾网恭喜北京英泰立辰信息技术股份有限公司申请的专利一种基于上下文感知的动态问答匹配方法与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：CN119691133B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202510174086.8，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种基于上下文感知的动态问答匹配方法与系统是由高喆;马健设计研发完成，并于2025-02-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于上下文感知的动态问答匹配方法与系统在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能和自然语言处理技术领域，特别是基于上下文感知的动态问答匹配方法与系统。所述方法包括：获取多轮对话历史和用户背景信息，生成当前对话的语义理解模型；基于语义理解模型与当前用户输入，从问答库中匹配最相关的答案，并动态调整匹配策略；获取用户的实时反馈数据，基于用户兴趣变化更新个性化推荐算法，生成个性化答案推荐列表；根据个性化推荐列表和用户行为数据，动态更新问答库内容；将用户反馈与更新后的问答库数据输入个性化推荐系统，生成最终的个性化答案推荐。通过上下文感知和实时动态调整，本发明显著提高了问答系统的匹配精度，提升了用户的交互体验，并增强了系统的适应性和灵活性。

本发明授权一种基于上下文感知的动态问答匹配方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于上下文感知的动态问答匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：获取多轮对话历史和用户背景信息，进行上下文感知分析，生成当前对话的语义理解模型；基于所述语义理解模型与当前用户输入，从问答库中匹配最相关的答案，并动态调整匹配策略，生成初步的答案候选；获取用户的实时反馈数据及行为分析数据，基于用户的兴趣和需求变化，更新个性化推荐算法，生成个性化推荐列表；根据所述个性化推荐列表和用户行为数据，动态更新问答库内容，生成更新后的问答库；将用户反馈与更新后的问答库数据输入个性化推荐系统，重新调整推荐策略，生成最终的个性化答案推荐；其中，所述获取多轮对话历史和用户背景信息，进行上下文感知分析，生成当前对话的语义理解模型，包括:从用户交互数据库中提取最近轮对话记录，对话记录表示为集合，其中为第i轮对话内容，i∈[1,n]，包含用户输入文本和系统生成的回答；对话内容的数据字段包括对话文本、时间戳、以及用户行为标注；对所述对话记录进行文本清洗，包括去除特殊字符、纠正拼写错误、以及统一语言风格；针对文本清洗处理后的文本序列，采用分词技术将其分解为词汇单元集合，其中；将词汇单元集合转换为嵌入向量，进而形成多轮对话嵌入矩阵，作为上下文感知分析模块的输入；从用户档案数据库获取用户静态信息，包括兴趣偏好、语言风格、职业类别，构成静态特征向量集合；从实时交互日志中提取用户动态特征，包括当前设备类型、地理位置、以及会话情感分布，生成动态特征向量；将动态特征向量与静态特征向量拼接，形成综合用户背景特征向量；对综合用户背景特征向量进行归一化处理，使用标准化公式： ；其中，为特征均值，为标准差，得到归一化的用户背景特征向量；将多轮对话嵌入矩阵和用户背景特征向量输入上下文感知模型，模型输入为： ；其中，表示上下文分析的联合输入数据；基于模型进行语义分解，生成语义向量，其中为第维语义特征；进一步地，计算上下文权重分布，使用注意力机制计算： ；其中，表示第轮对话的权重，表示点积操作,i∈[1,n]；将语义向量和权重进行加权聚合，生成当前对话的语义理解向量： ；最终得到当前对话的语义理解模型，用于后续问答匹配步骤。

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