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龙图腾网获悉广州语义科技有限公司申请的专利一种融合大语言模型和知识图谱的多轮知识引导问答方法、系统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：CN120069068B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510126681.4，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权一种融合大语言模型和知识图谱的多轮知识引导问答方法、系统是由胡也;欧百茂设计研发完成，并于2025-01-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合大语言模型和知识图谱的多轮知识引导问答方法、系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合大语言模型和知识图谱的多轮知识引导问答方法、系统，该方法包括：S1、构建知识图谱；S2、检索与澄清；S3、标签抽取与问题分类；S4、场景引导与动态检索；S5、答案生成与格式化输出。本发明旨在解决复杂政策与法规问答中的模糊问题，提升用户需求解析的精确度与回答的全面性。该方法以知识图谱为核心，通过构建涵盖一级事项、二级事项、场景类别及关键词节点的分层结构，提供多路径的语义解析与问题引导能力。结合预训练大语言模型强大的语义理解和生成能力，系统能够动态追踪用户输入中的上下文信息，沿知识图谱不同路径迭代访问相关节点，逐步澄清用户意图。

本发明授权一种融合大语言模型和知识图谱的多轮知识引导问答方法、系统在权利要求书中公布了：1.一种融合大语言模型和知识图谱的多轮知识引导问答方法，其特征在于包括： S1、构建知识图谱：对输入的文档内容进行语义解析与层次化处理，提取并标注文档中的一级事项、二级事项、场景类别、相关关键词以及对应知识的问题和答案；通过实体对齐与关系抽取模块，将提取内容构建为具有分层结构的知识图谱； S2、检索与澄清：基于用户输入，通过预训练大语言模型进行语义解析，结合步骤S1构建的知识图谱及知识库执行混合检索，若检索结果不明确则触发澄清流程； 基于步骤S1的知识图谱节点及关系，生成澄清问题： 1）若一级事项未明确，首先将检索所有一级标签事项和目前按照事实得到的知识图谱，通过预训练大语言模型生成针对的澄清问题； 2）若二级事项未明确，首先将检索所有二级标签事项和目前按照事实得到的知识图谱，通过预训练大语言模型生成针对的澄清问题； 3）若关键词集合不完整，生成针对关键词的澄清问题； S3、标签抽取与问题分类：通过标签抽取模块从步骤S2的用户输入中提取一级事项、二级事项、场景类别及关键词，并根据提取结果分类处理问题； 分类处理问题的具体过程为： 分类规则： 根据提取的标签信息，将用户问题划分为以下类别： 1）直接回答型：标签提取完整且明确，直接匹配知识图谱或检索文档中的答案； 2）澄清需求型：标签提取不完整，需要进一步澄清； 3）动态检索型：标签明确，但需要结合场景类别和关键词进行细化检索； 分类输出： 根据分类结果，调整后续流程： 1）对直接回答型，进入检索增强生成模块生成答案； 2）对澄清需求型，返回步骤S2，进入澄清问答流程补充缺失信息； 3）对动态检索型，结构体，包括一级事项、二级事项、场景类别及关键词，作为步骤S4场景引导的输入，执行场景引导与动态检索； S4、场景引导与动态检索：基于步骤S1构建的知识图谱以及步骤S3已提取的标签信息，确定场景类别的细节，动态生成检索条件，对知识库进行进一步精确查询； S5、答案生成与格式化输出：结合步骤S1~S4获取的上下文信息，通过检索增强生成模块，利用预训练大语言模型生成答案，并通过格式化模块优化答案输出。

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