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龙图腾网获悉山东浪潮科学研究院有限公司申请的专利一种私有化知识导入与协同进化方法及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：CN120725159B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202511212552.3，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权一种私有化知识导入与协同进化方法及系统是由王景坤;张其来;邵嘉豪设计研发完成，并于2025-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种私有化知识导入与协同进化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种私有化知识导入与协同进化方法及系统，属于人工智能及自然语言处理技术领域，基于多模态融合与动态知识图谱实现私有化知识导入与协同进化，包括：接收企业内部的包括至少两种模态的私有化数据，通过基于质量感知的自适应融合模块，对所述私有化数据进行特征提取和加权融合，生成统一的知识向量表示；基于所述知识向量表示，通过事件驱动的动态知识图谱构建模块，自动抽事实三元组，并利用增量图学习算法对现有知识图谱进行实时更新；查询处理；结果生成与反馈；协同进化。本发明实现私有化知识导入与问答，可用于企业内部环境，能够融合多模态数据、动态构建和更新知识图谱，并实现模型与知识库协同进化。

本发明授权一种私有化知识导入与协同进化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种私有化知识导入与协同进化方法，其特征在于，基于多模态融合与动态知识图谱实现私有化知识导入与协同进化，该方法的实现包括以下步骤： 数据融合：接收企业内部的包括至少两种模态的私有化数据，通过基于质量感知的自适应融合模块，对所述私有化数据进行特征提取和加权融合，生成统一的知识向量表示； 图谱构建与更新：基于所述知识向量表示，通过事件驱动的动态知识图谱构建模块，自动抽事实三元组，并利用增量图学习算法对现有知识图谱进行实时更新； 查询处理：接收用户查询，利用所述知识图谱进行相关知识子图的检索与剪枝，并将所述知识子图与用户查询共同注入大型语言模型中； 结果生成与反馈：所述大型语言模型在所述知识子图的引导下生成回复，并记录用户对所述回复的交互反馈； 协同进化：基于所述交互反馈，启动模型-图谱双向反馈模块，对所述知识图谱中的三元组进行置信度调整或修正，并利用修正后的知识对所述大型语言模型进行参数的轻量化更新； 大型语言模型在知识子图引导下生成回复的过程，具体为基于图谱引导的注意力蒸馏方法，其实现具体包括： 将所述知识子图中的实体和关系编码为特殊的提示或嵌入向量； 在大型语言模型的注意力计算层中，提高与所述提示或嵌入向量相关的注意力权重，强制模型在生成回复时优先关注图谱提供的核心事实； 将一个预训练的、具备强知识推理能力的教师模型的注意力分布，作为正则化项，来监督和引导当前学生模型的注意力模式，实现知识的蒸馏。

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