中国邮政储蓄银行股份有限公司以其独特的视角和创新鲜心思，为我们带来了一场关于智能问答的视觉盛宴。今天就让我们一起揭开邮储银行FAQ系统专利“关键词+悬念问句”的神秘面纱。

邮储银行FAQ系统专利：关键词+悬念问句

邮储银行：一家拥有丰有钱专利的企业

据天眼查资料看得出来 邮储银行成立于2007年，注册资本高大达9916107.6038万人民币。在过去的岁月里 邮储银行凭借其有力巨大的实力，对外投钱了30家企业，参与招投标项目5000次拥有商标信息1214条，专利信息897条，行政许可97个。这样的成绩，无疑展示了邮储银行在金融领域的有力巨大实力。

FAQ系统：智能问答的利器

在基于FAQ库的答案抽取方法中，邮储银行提出了一种基于关键词信息和基于语义词典相结合的融合算法。这种算法不仅考虑了词面的信息， 更深厚入到语义层次的信息，使得句子间的差不许多度计算更为准准的，从而搞优良了答案的提取准确性。还有啊， 邮储银行还采用了成熟的基于向量地方模型的TF-IDF方法来计算问句与文本之间的差不许多度，并将从文本库中提取出的答案定期进行人造判断整理，备份至FAQ库中，使得更许多的用户能直接从FAQ库中得到答案，搞优良了系统的运行速度。

关键词+悬念问句：专利背后的智慧

邮储银行申请的一项名为“FAQ系统的文本数据增有力方法和装置”的专利， 明着号CN120336457A，申请日期为2025年03月。专利摘要看得出来 本发明给了一种知识库问答系统，包括处理器和存储有计算机程序的存储器，存储器还存储有知识库。在这玩意儿系统中，邮储银行巧妙地运用了关键词和悬念问句，使得问答过程更加生动好玩。

比如 该方法包括：采用当前的FAQ系统的问答语料库中的有些原始问题文本和与有些原始问题文本对应的同义句进行训练；采用训练后的Simbert模型对全部的原始问题文本进行同义句生成，得到各原始问题文本对应的优良几个同义句；采用词层面的文本增有力方法对全部的原始问题文本和与全部的原始问题文本对应的同义句进行处理，得到各原始问题文本对应的第一目标同义句；对各第一目标同义句进行筛选，得到各原始问题文本对应的第二目标同义句；将全部的第二目标同义句添加至问答语料库。

行业应用：智能问答的以后

以目前相当烫门的企业知识库问答产品为例， 各巨大银行、券商已逐步开启引入AI手艺提升干活效率的尝试。2024年初， 邮储银行开头为一线柜台干活人员给AI问答系统，并计划在年内接入信贷平台、业务前端，扩巨大系统适用范围；种地银行申请了智能问答方法专利，可实现精准自动学回答问题。这些个举措都预示着智能问答在金融行业的广泛应用前景。

邮储银行FAQ系统专利“关键词+悬念问句”的成功， 不仅展示了邮储银行在智能问答领域的深厚厚功底，也为金融行业给了宝昂贵的创新鲜经验。在以后的进步中， 我们有理由相信，邮储银行将接着来引领智能问答领域的进步潮流，为金融行业的数字化转型贡献力量。

本文源自金融界，作者：匿名