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龙图腾网获悉中山大学;广州搏创信息科技有限公司申请的专利一种基于海量知识图谱的深度学习问答方法、装置和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：CN117112738B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202310756615.6，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种基于海量知识图谱的深度学习问答方法、装置和系统是由胡建国;林芸晓;王雨禾;吴劲;戴一凡;张充设计研发完成，并于2023-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于海量知识图谱的深度学习问答方法、装置和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于海量知识图谱的深度学习问答方法、装置和系统，通过对文本预处理后获得第一问题文本调用预设的命名实体识别模型进行深度学习识别处理获得第一实体和第一实体关系；通过预设的检索模型对第一实体和第一实体关系进行检索获得第一候选答案集，获得后对第一实体、第一实体关系和第一候选答案集进行迭代训练直到获得一个输出的答案文本作为第一答案文本进行输出和展示。本发明通过文本预处理、命名实体识别模型对用户输入的问题进行二次简化和明确，提高了获得第一实体和第一实体关系的准确性和效率，同时通过检索模型和循环迭代训练进一步提高了获得的答案文本与用户输入的问题文本的匹配度。

本发明授权一种基于海量知识图谱的深度学习问答方法、装置和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于海量知识图谱的深度学习问答方法，其特征在于，包括以下步骤： 接收并对第一待处理文本进行文本预处理，获得第一问题文本； 调用预设的命名实体识别模型对所述第一问题文本进行深度学习识别处理，获得若干第一实体和所述第一实体一一对应的第一实体关系； 通过预设的检索模型根据所述第一实体和所述第一实体关系在海量知识图谱中检索获得第一候选答案集； 对所述第一实体、第一实体关系和所述第一候选答案集进行迭代训练直到输出一个答案文本，将输出的答案文本作为第一答案文本输出并展示； 所述通过预设的检索模型根据所述第一实体和所述第一实体关系在海量知识图谱中检索获得第一候选答案集，具体为： 调用所述检索模型中的检索模块根据所述第一实体和所述第一实体关系在海量知识图谱中进行检索获得初始答案集，并将所述初始答案集发送至所述检索模型的生成模块； 所述生成模块将所述第一实体、所述第一实体关系和所述初始答案集进行分类标注并拼接，对拼接后的文本进行编解码计算，获得对应训练标签，通过所述训练标签对所述检索模块进行训练，通过训练后的检索模块对所述第一实体和所述第一实体关系进行检索，获得所述第一候选答案集； 所述生成模块将所述第一实体、所述第一实体关系和所述初始答案集进行分类标注并拼接，对拼接后的文本进行编解码计算，获得对应训练标签，具体为： 所述生成模块对所述第一实体对应的文本进行实体标注，对所述第一实体关系对应的文本进行关系标注，对所述初始答案集包含的文本进行答案标注，并将标注后的若干文本对应拼接； 将拼接后的若干文本分别独立进行编码计算，获得若干文本对应的编码结果，将若干编码结果串联后进行解码计算，并在解码计算完成后计算若干文本对应的注意力得分，将所述注意力得分作为所述训练标签。

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