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龙图腾网获悉山东浪潮科学研究院有限公司申请的专利一种用于知识密集型任务的知识推理方法、系统及设备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：CN119539094B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202510105461.3，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权一种用于知识密集型任务的知识推理方法、系统及设备是由段强;薛洁;武寒波;李锐;张吉臣;黄登蓉;张其来设计研发完成，并于2025-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于知识密集型任务的知识推理方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本申请提供了一种用于知识密集型任务的知识推理方法、系统及设备，属于计算机技术领域。该方法将来自用户终端的多模态查询文本输入预置的文本识别融合模型，以确定相应的用户查询意图及其对应的匹配知识源类型；基于匹配知识源类型及多模态查询文本，从相应知识库匹配多个多模态查询数据，以构建多模态查询数据集。根据预设模态类型分组，将各多模态查询数据划分并输入多模态数据关联度量模型，以确定各多模态查询数据之间的第一关联评分；基于各第一关联评分与第一预设阈值，将各多模态查询数据进行融合处理，得到多模态融合特征信息；将多模态融合特征信息输入预设上下文感知推理引擎，以根据引擎输出结果得到多模态查询文本对应的推理结果。

本发明授权一种用于知识密集型任务的知识推理方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种用于知识密集型任务的知识推理方法，其特征在于，所述方法包括： 将来自用户终端的多模态查询文本输入预置的文本识别融合模型，以确定相应的用户查询意图及其对应的匹配知识源类型；其中，所述文本识别融合模型由BERT模型和TextCNN模型融合得到； 基于所述匹配知识源类型及所述多模态查询文本，从相应知识库匹配多个多模态查询数据，以构建多模态查询数据集； 根据预设模态类型分组，将所述多模态查询数据集中各所述多模态查询数据划分并输入多模态数据关联度量模型，以确定各所述多模态查询数据之间的第一关联评分；其中，所述多模态数据关联度量模型包括多个网络结构，各所述网络结构用于处理不同的预设模态类型分组对应的数据； 基于各所述第一关联评分与第一预设阈值的比较结果，将相应的各所述多模态查询数据进行融合处理，得到多模态融合特征信息； 将所述多模态融合特征信息输入预设上下文感知推理引擎，以根据引擎输出结果得到所述多模态查询文本对应的推理结果； 其中，根据预设模态类型分组，将所述多模态查询数据集中各所述多模态查询数据划分并输入多模态数据关联度量模型，以确定各所述多模态查询数据之间的第一关联评分，具体包括： 将不同所述预设模态类型分组的所述多模态查询数据，分别输入相应的所述网络结构进行处理，以确定相应的查询数据特征集合；其中，所述多个网络结构的数量为两个； 将各所述查询数据特征集合分别输入预设注意力得分函数，确定各所述查询数据特征集合两两之间的各查询数据特征的注意力得分，并得到相应的若干查询数据特征组；其中，所述查询数据特征组包括第一查询数据特征、第二查询数据特征； 根据各所述注意力得分及预设权重公式，确定所述查询数据特征组分别对应的第一注意力权重、第二注意力权重； 计算所述第一注意力权重与所述第一查询数据特征的特征值的第三乘积值，计算所述第二注意力权重与所述第二查询数据特征的特征值的第四乘积值，并将所述第三乘积值与所述第四乘积值的加和，作为第二关联评分； 将各所述第二关联评分输入预设Sigmoid函数，以确定相应所述多模态查询数据之间的所述第一关联评分。

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