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龙图腾网获悉苏州大学申请的专利关系驱动自适应的知识图谱问答与路径引导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：CN121094145B 。

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：202511622400.0，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权关系驱动自适应的知识图谱问答与路径引导方法及系统是由李明翰;张超;张祎帅;罗蜜阳;周国栋设计研发完成，并于2025-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本关系驱动自适应的知识图谱问答与路径引导方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种关系驱动自适应的知识图谱问答与路径引导方法及系统，涉及人工智能技术领域，该方法首先通过多步图推理，动态计算知识图谱中关系的激活概率并生成关系掩码；接着，将原始问题向量与全局关系掩码融合，通过跳数选择器模型自适应地确定最优推理跳数，并生成候选推理路径；最后，构建包含“问题‑路径‑思考链‑答案”的少样本提示，引导大语言模型依据路径逻辑生成最终答案。本发明克服了现有技术中推理跳数固定导致的灵活性不足、以及缺乏显式路径指导导致的模型幻觉问题，显著提升了知识问答的准确性、可靠性与可解释性。

本发明授权关系驱动自适应的知识图谱问答与路径引导方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种关系驱动自适应的知识图谱问答与路径引导方法，其特征在于，包括： 从知识图谱中提取与输入问题相关的子图，使用预训练语言模型将问题文本编码为原始问题向量，并基于问题中的主题实体初始化实体状态向量； 在预设的最大推理步数内进行多步推理，对于每一步推理，基于当前问题向量计算知识图谱中候选关系的激活概率； 基于每一步激活的关系生成步骤级关系掩码，并更新全局关系激活掩码； 基于所述激活概率构建关系转移矩阵，并基于所述关系转移矩阵更新实体状态向量； 将所述原始问题向量与所述全局关系激活掩码拼接为融合特征向量，输入跳数选择器模型，输出各推理步骤的权重分布，并选择权重最大的步骤作为最优推理跳数，并基于所述实体状态向量计算最终实体得分； 基于所述最终实体得分选择候选答案实体，以所述最优推理跳数为最大推理深度，生成从主题实体到每个所述候选答案实体的推理路径，并筛选平均关系得分最高的N条路径作为候选推理路径； 构建包含固定数量示例的提示，每个示例包括原始问题、序列化路径、思考链和答案，并将示例、目标问题及所述候选推理路径拼接为输入序列； 将所述输入序列输入设定的大语言模型，得到最终答案。

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苏州大学，其通讯地址为：215000 江苏省苏州市工业园区仁爱路199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”。

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