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龙图腾网恭喜华南理工大学申请的专利融合知识图谱和大模型的智能问答方法、装置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：CN119669428B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202510175026.8，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权融合知识图谱和大模型的智能问答方法、装置及存储介质是由杨旭;许勇;吴斯设计研发完成，并于2025-02-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合知识图谱和大模型的智能问答方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明为数据处理技术领域，公开了一种融合知识图谱和大模型的智能问答方法、装置及存储介质，包括：获取待答复的原始问题；对原始问题进行实体抽取生成实体信息集，进行问题重写生成原始问题的相似问题；遍历实体信息集中的每一个实体信息，基于融合相似问题的搜索策略在预设知识图谱中进行搜索与筛选，获取知识路径；根据知识路径获得知识，根据任务指令和原始问题，通过答案生成大模型结合所获得的知识进行逻辑推理，生成原始问题的预测答案；对预测答案进行真实性检测，对预测答案进行过滤，生成目标答案。本发明降低了大模型产生不实或无关信息的可能性，降低了计算成本，缓解了大模型生成答案的幻觉问题，提升了答案的可信度和精确度。

本发明授权融合知识图谱和大模型的智能问答方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种融合知识图谱和大模型的智能问答方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待答复的原始问题；对所述原始问题进行实体抽取生成实体信息集，以及进行问题重写生成所述原始问题的相似问题；遍历所述实体信息集中的每一个实体信息，基于融合相似问题的搜索策略在预设知识图谱中进行搜索与筛选，获取知识路径；根据所述知识路径获得知识，根据任务指令和原始问题，通过预设的答案生成大模型结合所获得的知识进行逻辑推理，生成原始问题的预测答案；对原始问题的预测答案进行真实性检测以及根据真实性检测结果对预测答案进行过滤，生成目标答案；其中，实体抽取指识别出原始问题中所包含的实体以及关键实体；关键实体为与原始问题的场景或者领域相关的实体，根据实体类型和上下文语境筛选和确定关键实体；所述相似问题为与原始问题实质相同或相似，但表达不同的问题；所述基于融合相似问题的搜索策略为根据每一跳搜索结果对原始问题和相似问题的相关性分数进行加权求和以引导搜索方向的搜索策略；所述知识路径为采用基于融合相似问题的搜索策略，对原始问题在知识图谱中进行搜索筛选出的搜索路径；知识路径的获取步骤包括：以关键实体为起始实体，基于融合相似问题的搜索策略在预设知识图谱中进行搜索，在每一跳搜索中判断获取的搜索结果对于原始问题和相似问题是否有益，并计算原始问题和相似问题的相关性分数，设置最大搜索深度，综合相关性分数筛选出搜索路径的下一跳，直至搜索路径到达最大搜索深度时停止搜索，生成所述起始实体的知识路径；遍历实体信息集中的每一个实体信息作为起始实体，重复搜索过程；对原始问题的预测答案进行真实性检测以及根据真实性检测结果对预测答案进行过滤，生成目标答案，包括以下步骤：获取原始问题的预测答案以及所依据的知识依据；采用知识图谱查询语言在知识图谱中对所述知识依据进行查询；当在知识图谱中查询到所述知识依据时，以所述预测答案作为目标答案；当在知识图谱中未查询到所述知识依据时，在知识图谱中对所述知识依据进行相似度检索；当在知识图谱中检索到与所述知识依据的相似度大于预设相似阈值的三元组时，以所述预测答案作为目标答案；否则，以所述知识依据作为待验三元组，对所述预测答案进行幻觉检测和过滤，生成目标答案。

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