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龙图腾网获悉中国计量大学申请的专利一种基于本体和大语言模型的知识图谱构建方法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：CN120973960B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511486533.X，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权一种基于本体和大语言模型的知识图谱构建方法是由陆佳炜;李文慧;肖刚;王琪冰;陈思宇;赵梦珂设计研发完成，并于2025-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于本体和大语言模型的知识图谱构建方法在说明书摘要公布了：一种基于本体与大语言模型的知识图谱构建方法，属于人工智能与知识图谱构建领域，包括以下步骤：第一步，用于知识抽取任务的初始本体构建：步骤1.1领域需求分析与范围界定；步骤1.2本体复用；步骤1.3概念分类与层次结构构建；步骤1.4关系定义与属性建；步骤1.5属性体系设计；第二步，基于大语言模型的本体扩展方法，包括以下子步骤：步骤2.1LLM自动生成扩展候选集合；步骤2.2扩展候选一致性校验；步骤2.3更新领域本体；第三步，结合自适应链式思维机制的三元组自动抽取；第四步，面向异构数据的三元组融合与知识图谱构建。本发明有效提升了知识图谱构建的结构规范性与语义一致性。

本发明授权一种基于本体和大语言模型的知识图谱构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于本体和大语言模型的知识图谱构建方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 第一步，用于知识抽取任务的初始本体构建，包括以下子步骤： 步骤1.1领域需求分析与范围界定； 步骤1.2本体复用； 步骤1.3概念分类与层次结构构建； 步骤1.4关系定义与属性建模，在完成概念结构的基础上，定义概念间的语义关系与每个概念所具有的属性信息，以形成完整的本体结构框架； 步骤1.5属性体系设计，对各概念的属性进行系统设计，以定义实体的关键特征并确保属性间的规范性与可继承性； 第二步，基于大语言模型的本体扩展方法，包括以下子步骤： 步骤2.1LLM自动生成扩展候选集合； 步骤2.2扩展候选一致性校验； 步骤2.3更新领域本体； 第三步，结合自适应链式思维机制的三元组自动抽取，包括以下子步骤： 步骤3.1候选三元组初步生成，将待处理的文本输入大语言模型，通过用Zero-Shot-CoT直接从文本中提取候选关系三元组集合与属性三元组集合； 步骤3.2本体约束匹配，设定知识图谱本体约束，筛选符合本体约束关系的三元组以及属性三元组； 步骤3.3置信度计算与高置信度筛选，基于LLM计算每个三元组的置信度，并设定阈值以筛选高置信度候选； 步骤3.4知识库交叉验证，若目标领域存在高质量外部知识库，则进一步验证三元组的真实性； 步骤3.5Few-Shot-CoT迭代推理，基于由前一阶段自动筛选出的高质量Few-Shot示例以及目标文本，进行二次推理，进而构造新的知识三元组集合； 步骤3.6错误反馈与最终修正，对的所有三元组再次应用本体验证与人工核查，剔除不合规或不准确项，得到最终输出三元组集合； 第四步，面向异构数据的三元组融合与知识图谱构建。

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中国计量大学，其通讯地址为：310018 浙江省杭州市下沙高教园区学源街258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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