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龙图腾网恭喜长安大学申请的专利用于大语言模型问答的自适应多跳检索知识图谱构造方法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：CN119578530B 。

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：202411710288.1，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权用于大语言模型问答的自适应多跳检索知识图谱构造方法是由李建新;刘泽东;裴莉莉;成静贤;袁博;张欣;黄永乐设计研发完成，并于2024-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于大语言模型问答的自适应多跳检索知识图谱构造方法在说明书摘要公布了：本发明公开了用于大语言模型问答的自适应多跳检索知识图谱构造方法，包括：提取输入的问题和语料库的三元组；自适应多跳检索匹配，检索识别所述语料库中与问题相关的特定三元组；利用所述自适应多跳检索匹配过程中的问题与语料库三元组构建知识图谱；答案预测器模型：节点嵌入、消息传递和选择性过滤，节点嵌入用于对问题和知识图谱进行编码；基于编码后的问题和知识图谱基于图卷积网络进行消息传递；选择性过滤用于过滤所述知识图谱的冗余信息；本发明有助于减轻大语言模型产生幻觉的问题，帮助理解复杂的推理过程，从而提高大语言模型在问答以及逻辑推理性能。

本发明授权用于大语言模型问答的自适应多跳检索知识图谱构造方法在权利要求书中公布了：1.用于大语言模型问答的自适应多跳检索知识图谱构造方法，其特征在于，包括： 数据提取，提取输入的问题和语料库的三元组； 自适应多跳检索匹配，从所述语料库中检索与问题实体Eq和答案实体Ea相关的数据，即，通过使用知识库中提取的三元组Td来量化语料库与问题q之间的匹配信息，具体包括： 使用预先训练的语言模型PLM结构化提取的语料库三元组，采用序列模型BART作为编码器编码问题实体Eq和语料库三元组Td，并对其进行标记化，具体如下： 问题实体Eq，将问题实体Eq标记为标记向量vq＝{w1,w2,…,wn}，然后添加分类标记“[CLS]”和分离标记“[SEP]”分别标记序列的开头和分割句子或段落； 语料库三元组Td，将每个三元组ti∈Td展平为序列s，然后以与问题三元组Tq类似的编码将s标记为vs∈R{m×n}； 编码后，根据相关性得分选择语料库三元组Td中与问题编码vq相似度最大的实体作为下一次迭代的基础；相关性得分和相似性得分定义如下： Rvq,Td＝maxSm2 Sm＝{s1,s2,...,sm}3 si＝cosvq,ti,ti∈Td4 式中，Rvq,Td表示相关性得分，si表示相似性得分，ti是三元组中的实体编码； 知识图谱构建，利用自适应多跳检索匹配过程中的问题与语料库三元组构建知识图谱； 答案预测器模型，包括：节点嵌入、消息传递和选择性过滤，节点嵌入用于对问题和知识图谱进行编码；基于编码后的问题和知识图谱基于图卷积网络进行消息传递；选择性过滤用于过滤所述知识图谱的冗余信息。

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