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龙图腾网获悉华中师范大学申请的专利一种基于深度学习和知识图谱的问答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：CN115525754B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202211349141.5，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权一种基于深度学习和知识图谱的问答方法及系统是由何婷婷;陈香菱;范瑞;洪婕;陈梦晗;刘卓佳设计研发完成，并于2022-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习和知识图谱的问答方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习和知识图谱的问答方法及系统，包括针对知识图谱中eheadhead，r，etailtail三元组，构建包含头实体的问题和问题到答案的关系路径的问答训练语料，使用语料训练“问题‑关系”关系识别模型，其中eheadhead表示头实体，etailtail表示尾实体，r表示头实体和尾实体之间的关系；将用户的问题输入到关系识别模型，选取概率最高的关系rq→aq→a作为问题到答案的路径；使用包括直接匹配方式和模糊匹配方式的实体匹配模型获取问题中的实体eqq；根据实体匹配模型eqq得到的实体和关系匹配模型得到的关系rq→aq→a在知识图谱查找对应三元组的尾实体eaa，确定最后的答案将其返回给用户。本发明能够有效地提高人工智能问答的准确性。

本发明授权一种基于深度学习和知识图谱的问答方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习和知识图谱的问答方法，其特征在于，包括以下步骤，步骤1，针对知识图谱中三元组，构建包含头实体的问题和问题到答案的关系路径的问答训练语料，使用语料训练“问题‑关系”关系识别模型，其中表示头实体，表示尾实体，表示头实体和尾实体之间的关系； 实现过程如下，创建知识图谱，预先设定知识图谱下不同实体类型，并构建不同类型下实体关系三元组； 根据知识图谱中实体类型之间的关系，构建语料模板，其中，问题包含知识图谱中的一个实体类型，关系为问题到正确回答的关系路径； 提取知识图谱中的三元组，将同一个实体类型下的头实体，和头实体对应的关系填充到语料模板中，最终得到问答对话训练数据集； 利用数据集训练“问题‑关系”关系识别模型； 步骤2，将用户的问题输入到关系识别模型，选取概率最高的关系作为问题到答案的路径； 步骤3，使用包括直接匹配方式和模糊匹配方式的实体匹配模型获取问题中的实体； 实现过程如下，直接匹配问题中的实体，实现方式为提取知识图谱中的全部实体，遍历每一个实体，判断该实体是否为问题的子字符串，如果其中一个实体是问题的子字符串，则该实体作为问题实体，如果直接匹配成功，则直接执行步骤4； 模糊匹配问题中的实体，实现方式如下，根据步骤2得到的关系，查询知识图谱中的三元组，得到符合知识图谱中关系为的三元组中的所有头实体集； 对问题进行分词； 对于问题的每一个分词，都对该分词判断是否为头实体集中的任何一个实体的子字符串，如果某一个分词确定为其中一个实体的子字符串，则该实体作为问题实体； 步骤4，根据实体匹配模型得到的实体和关系匹配模型得到的关系在知识图谱查找对应三元组的尾实体，确定最后的答案将其返回给用户。

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华中师范大学，其通讯地址为：430079 湖北省武汉市洪山区珞瑜路152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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