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申请/专利权人：浙江口碑网络技术有限公司;拉扎斯网络科技(上海)有限公司

摘要：本申请提供基于文本回答问题的方法、服务器及系统。该方法对目标对话文本进行分析，确定目标用户的提问意图，其中，目标对话文本包括目标用户提出的待回答问题，因此，该过程可识别目标用户的个人需求；基于提问意图和多个功能组件的功能描述，确定是否存在与提问意图匹配的目标功能组件；进而在存在目标功能组件时，基于目标功能组件、目标对话文本和目标用户的用户特征，生成回答结果。即该方法相对于现有技术，基于多个功能组件的功能描述和提问意图，通过功能组件的召回能力，确定目标功能组件，并考虑目标用户的用户信息，进而回答目标用户的待回答问题。因此，该方法中的问题回答过程比较智能，可满足目标用户的个性化需求且满意度。

主权项：1.一种基于文本回答问题的方法，其特征在于，所述方法包括：响应于目标对话文本，对所述目标对话文本进行分析，确定目标用户的提问意图，所述目标对话文本包括所述目标用户提出的待回答问题；基于多个功能组件的功能描述和所述提问意图，确定所述多个功能组件中是否存在与所述提问意图匹配的目标功能组件，所述目标功能组件为工具或函数；在存在所述目标功能组件的情况下，基于所述目标功能组件、所述目标对话文本和所述目标用户的用户特征，生成所述待回答问题的回答结果；以及，所述基于所述目标功能组件、所述目标对话文本和所述目标用户的用户特征，生成所述待回答问题的回答结果，包括：将所述目标对话文本作为所述目标功能组件中的参数，通过所述目标功能组件和所述目标对话文本，确定所述待回答问题的参考回答结果，所述参考回答结果是通过含有所述目标对话文本的目标功能组件召回的回答结果，且未考虑所述目标用户的用户特征；通过大语言模型，基于所述用户特征和所述参考回答结果，对所述参考回答结果进行调整，得到所述回答结果，所述大语言模型用于生成待回答问题的回答结果；以及，所述基于所述用户特征和所述参考回答结果，对所述参考回答结果进行调整，得到所述回答结果，所述大语言模型用于生成待回答问题的回答结果，包括：通过注意力机制对所述参考回答结果、所述用户特征进行编码，得到第一词向量和第二词向量；将所述第一词向量、所述第二词向量和所述目标对话文本的嵌入向量进行融合，得到目标词向量；将所述目标词向量映射为对数几率的向量，并进行字符预测；通过目标函数，确定字符的生成概率；在字符的生成概率大于预设概率的情况下，基于字符，确定所述回答结果。

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