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龙图腾网获悉国网浙江省电力有限公司电力科学研究院;善智互联(北京)网络科技有限公司;国网浙江省电力有限公司申请的专利基于注意力的电力设备标准问答方法、系统以及存储介质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：CN115905495B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202211661645.0，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权基于注意力的电力设备标准问答方法、系统以及存储介质是由蔺家骏;李晨;郑一鸣;丁辉;杨宁;刘会志;陈珉;詹江杨;杨智;金凌峰;李斐然;于兵;林洁凡设计研发完成，并于2022-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于注意力的电力设备标准问答方法、系统以及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了基于注意力的电力设备标准问答方法、系统以及存储介质，属于电力设备标准问答技术领域。由于电力设备标准文件数量大、版本多，从而使得生产管理过程中实时查询较为困难，影响问答效率。本发明的一种基于注意力的电力设备标准问答方法，通过构建检索器模型、阅读器模型以及粗细粒度检索图结构，得到所需的答案描述上下文，能够有效缓解因电力设备标准文件数量大、版本多造成的问题，提高了问答效率，利于推广使用。同时本发明融合注意力机制，对答案描述上下文以及问题描述信息进行处理，得到答案跨度的预测结果，完成基于注意力的电力设备标准问答，能够提高答案抽取的准确率，方案科学、合理，切实可行，用户体验好。

本发明授权基于注意力的电力设备标准问答方法、系统以及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力的电力设备标准问答方法，其特征在于， 获取给定的问题描述信息； 通过预先构建的检索器模型对问题描述信息进行处理，得到所需的答案描述上下文； 检索器模型对问题描述信息进行处理的方法如下： 根据问题描述信息，识别检索主体名称并判别问题类型； 通过预先建立的粗细粒度检索图结构，并根据检索主体名称，定位到核心标准文档，并将查询到的波动范围内的若干标准文档作为答案补充文档； 将核心标准文档和答案补充文档进行合并，得到候选文档集合； 基于问题类型进行问题分类判别，得到问题描述信息所属类别； 根据问题描述信息所属类别和候选文档集合定位到所需的答案描述上下文； 利用预先构建的阅读器模型，并融合注意力机制，对答案描述上下文以及问题描述信息进行处理，得到答案跨度的预测结果； 阅读器模型对答案描述上下文C以及问题描述信息进行处理，得到答案跨度预测结果的方法如下： 通过预训练语言模型对答案描述上下文C以及问题描述信息进行编码，得到以中文字符为单位的上下文向量表示EC与问题描述信息向量表示EQ； 将得到的上下文向量表示EC与问题描述信息向量表示EQ融合得到融合向量表示； 然后将融合向量通过BILSTM层得到综合答案上下文特征和问题描述信息的隐藏层向量； 然后将隐藏层向量输入到注意力层Attention中，从而将问题主体电力设备名称去除后，获得包括问题客体内容信息，使用答案上下文中与客体内容相符的向量表示，并计算注意力权重分数； 并在通过注意力层时将问题描述信息使用零一向量进行位置遮掩MASK，以方便后续进行答案跨度的预测； 根据计算得出的注意力权重分数更新答案上下文表示中的向量表示，得到更新后的向量表示HA，向量表示HA中不包括问题的主体和客体内容； 通过两个独立的激活函数Sigmoid对向量表示HA进行处理，分别预测正确答案的开始位置和结束位置； 根据答案跨度的预测结果，完成基于注意力的电力设备标准问答。

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国网浙江省电力有限公司电力科学研究院;善智互联(北京)网络科技有限公司;国网浙江省电力有限公司，其通讯地址为：310014 浙江省杭州市拱墅区朝晖八区华电弄1号；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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