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龙图腾网获悉北京深势科技有限公司申请的专利一种结合知识图谱处理问答任务的方法和装置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：CN119357405B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411477728.3，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权一种结合知识图谱处理问答任务的方法和装置是由蔡恒兴;许明军;张林峰;孙伟杰设计研发完成，并于2024-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合知识图谱处理问答任务的方法和装置在说明书摘要公布了：本发明实施例涉及一种结合知识图谱处理问答任务的方法和装置，所述方法包括：构建知识图谱；以大语言模型的特征提取组件为基础定制实体提取模型，并由大语言模型根据知识图谱对实体提取模型的模型训练数据集进行自动生成处理，并基于数据集训练实体提取模型；训练结束后，由实体提取模型对用户输入的问题文本进行实体三元组提取处理得到当前实体三元组，并根据当前实体三元组和知识图谱进行知识检索处理得到当前知识文本，并将当前问题文本和当前知识文本带入问答指令模板进行问答指令文本拼接得到对应的问答指令文本输入大语言模型进行答案文本生成处理。通过本发明既可以改善问答任务的处理性能，又可以提高改善效率、降低改善成本。

本发明授权一种结合知识图谱处理问答任务的方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种结合知识图谱处理问答任务的方法，其特征在于，所述方法包括： 预先通过大数据采集构建第一知识图谱； 将一类已经完成预训练和微调的大语言模型作为对应的第一大语言模型；并以所述第一大语言模型的特征提取组件为基础定制一个用于进行实体三元组提取的处理模型记为对应的实体提取模型；并由所述第一大语言模型根据所述第一知识图谱对所述实体提取模型的模型训练数据集进行自动生成处理得到对应的第一数据集；并基于所述第一数据集对所述实体提取模型进行训练； 模型训练结束后，接收用户输入的问题文本记为作为对应的当前问题文本；并由所述实体提取模型对所述当前问题文本进行实体三元组提取处理得到对应的当前实体三元组；并根据所述当前实体三元组和所述第一知识图谱进行知识检索处理得到对应的当前知识文本；并将所述当前问题文本和所述当前知识文本带入预设的问答指令模板进行问答指令文本拼接处理得到对应的当前问答指令文本；并将所述当前问答指令文本输入所述第一大语言模型进行答案文本生成处理得到对应的当前答案文本向用户反馈； 其中，所述由所述第一大语言模型根据所述第一知识图谱对所述实体提取模型的模型训练数据集进行自动生成处理得到对应的第一数据集，包括： 步骤61，将所述第一知识图谱的第一条第一边作为对应的当前边； 步骤62，将所述当前边的父实体节点标识对应的第一节点的节点实体概念类型和节点实体角色提取出来作为对应的第一标签父实体角色和第一标签父实体类型组成对应的第一标签父实体属性；并将所述当前边的子实体节点标识对应的所述第一节点的所述节点实体概念类型和所述节点实体角色提取出来作为对应的第一标签子实体角色和第一标签子实体类型组成对应的第一标签子实体属性；并将所述当前边的父子实体关系类型作为对应的第一标签父子关系类型；并由所述当前边对应的所述第一标签父实体属性、所述第一标签子实体属性和所述第一标签父子关系类型组成一个对应的第一标签实体三元组；并将所述第一标签实体三元组带入预设的文本生成指令模板进行指令文本拼接得到对应的当前指令文本；并将所述当前指令文本输入所述第一大语言模型进行对应的创意性文本生成处理并将模型输出的生成文本作为对应的第一训练文本；并由所述当前边对应的所述第一训练文本和所述第一标签实体三元组组成一个对应的第一数据记录； 其中，所述文本生成指令模板为一个格式化文本配置模板；所述文本生成指令模板用于将所述第一标签实体三元组作为对应的当前实体三元组；并通过一段预设的叙述文本告知所述第一大语言模型基于所述当前实体三元组生成一句创意文本并输出。

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