买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于大模型与知识图谱的融合推理方法、装置、设备和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：CN120429446B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510927884.3，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权基于大模型与知识图谱的融合推理方法、装置、设备和介质是由陈梦樵;李磊;邢臣旭;罗旭;张士刚;杨拥民;方永轩设计研发完成，并于2025-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大模型与知识图谱的融合推理方法、装置、设备和介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于大模型与知识图谱的融合推理方法、装置、设备和介质。所述方法包括：利用大模型对用户输入的问题依次进行意图理解、问题分类与改写以及模糊信息抽取，输出问题答案以及问题中的模糊信息；获取专业领域的知识图谱，并采用向量化模型将知识图谱中包含的实体类型和节点名称构建为实体节点信息向量库；基于实体节点信息向量库对模糊信息进行精准信息匹配，获取问题中的精准实体类型与精准节点名称；在知识图谱中对精准实体类型与精准节点名称进行知识检索，得到问题相关实体节点信息并与大模型输出的问题答案拼接后重新输入大模型进行信息整合，输出问题的最终答案。本方法能够提高专业领域问答的准确性和可靠性。

本发明授权基于大模型与知识图谱的融合推理方法、装置、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型与知识图谱的融合推理方法，其特征在于，所述方法包括： 利用大模型对用户输入的问题依次进行意图理解、问题分类与改写以及模糊信息抽取，输出问题答案以及问题中的模糊信息； 获取专业领域的知识图谱，并采用向量化模型将所述知识图谱中包含的实体类型和节点名称构建为实体节点信息向量库； 基于所述实体节点信息向量库对大模型抽取出的模糊信息进行精准信息匹配，获取问题中的精准实体类型与精准节点名称； 在知识图谱中对所述精准实体类型与精准节点名称进行知识检索，得到问题相关实体节点信息； 将所述问题相关实体节点信息与大模型输出的问题答案重新输入大模型进行信息整合，输出问题的最终答案； 其中，利用大模型对用户输入的问题依次进行意图理解、问题分类与改写以及模糊信息抽取，输出问题答案以及问题中的模糊信息，包括： 将经过文本分词处理后的用户问题输入大模型，大模型首先进行意图理解，获取问题答案和问题的文本向量序列； 然后，大模型通过对文本向量序列进行分类，将问题分类为显式问题与隐式问题，表示为： ； 其中，表示经过问题分类及文本向量化处理后得到的问题编码向量，表示显式问题，表示隐式问题，表示利用大模型对文本向量序列进行分类； 对于隐式问题，大模型进一步通过进行意图识别，将隐式问题拆分为单个或多个蕴含实体关系信息的显式问题； 最后，利用大模型对分类及改写得到的所有显式问题进行模糊信息抽取，输出用户输入的问题中存在的模糊信息集合，表示为： ； 其中，所述模糊信息集合包括模糊实体与模糊关系。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国人民解放军国防科技大学，其通讯地址为：410073 湖南省长沙市开福区德雅路109号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。